关于问题2022 年读研该选择主攻计算机视觉还是强化学习？一共有 1 位热心网友为你解答:
【1】、来自网友【IT 人刘俊明(提问者)】的最佳回答：
这是一个好问题，我从科研和个人发展两个角度来说说我的看法。
首先，目前做强化学习方向的老师和同学还是比较多的，近几年强化学习领域也出了不少成果，但是强化学习（RL）与图神经网络（GNN）存在同样的问题，那就是虽然在学术领域有很多成果，但是在产业领域的落地应用却举步维艰。
以我组里的同学为例，硕士研究生期间做强化学习的同学，基本上都选择继续读博了，一方面这部分同学对科研比较感兴趣，另一方面强化学习领域的岗位目前确实比较少，而且要想竞争这些岗位，硕士研究生也存在竞争力不足的问题。
从这个角度来看，如果未来有进一步读博的计划，选择强化学习也是可以的，但是相比于计算机视觉来说，强化学习的入门难度要高一些，这一点要做好心理准备。
目前强化学习领域的研究着力点比较多，比如离线强化学习领域就有很多事情可以做，而且这个方向与智能体的落地应用有比较直接的关系，今年有一些离线强化学习方面的成果也是值得关注的。
视觉领域是目前人工智能领域相对比较成熟的方向之一，不仅有大量的研究成果，落地应用也很多，相信在工业互联网的推动下，未来视觉在产业领域的创新空间还是非常大的。
我目前也设立了计算机视觉组，主要在医疗领域做一些创新尝试。
从科研创新的角度来看，当前视觉领域的创新难度确实比较大，而且有的领域对于在大学实验室创新的老师和同学来说，也并不算太友好，比如半监督学习在视觉领域的应用，这基本上是大厂研究院的天下。
从个人发展规划的角度出发，如果未来有进一步读博的计划，并且以后想到教育、科研领域发展，可以选择强化学习方向，因为作为机器学习的重要范式之一，未来强化学习本身的泛化空间还是比较大的。
如果未来想到产业领域发展，选择计算机视觉方向目前看来更稳妥一些，毕竟对于产业领域来说，能落下来的人工智能创新才更有意义。
我目前联合一些国内外知名大学的导师和互联网大厂的企业导师，共同搭建了一个技术论坛，其中有不少老师和同学就在强化学习、计算机视觉、联邦学习等领域做创新，感兴趣的同学可以联系我申请参与，相信一定会有所收获。
最后，如果有人工智能领域相关的学习和科研等问题，欢迎与我交流。
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