智能科學與技術專業未來想研究腦科學該怎麼做？
現在本科剛開始學習智能科學與技術專業，未來想做腦科學研究，要學習什麼方向呢？是機器學習還是計算機圖像或者其他方面呢？
因為瞭解到腦科學是一門數學、物理、計算機、生物等交叉學科，我想了解如果以智能科學與技術專業出發向腦科學方向學習應該選擇什麼與智能科學與技術相關的學習研究方向？
這不就是我，本科智科，讀研做computational neuroscience |?ω?｀)
太長不看可以翻到最底 |?ω?｀)
智科專業一般專業課會學信號系統、模式識別、機器學習原理、數據挖掘等，根據各學校特色不同其他課程也有所差別，比如我們就增加了圖像處理、程序設計啥的
總體上腦科學分為很多個分支，其中neuroscience是其中最基礎的內容，也是很早就能開始看的，多數是高中生物的超長延伸變態加強版，但在理解難度上不高，這個推薦想做腦科學的學有餘力都可以去慢慢推進，cousera上duke university的medical neuroscience就比較好，作為入門來說很合適。
https://www.coursera.org/learn/medical-neuroscience?www.coursera.org接著就是看你想做什麼分支了，比方說學心理學的做recognition neuroscience就銜接著挺好，而我們學智科的做computational neuroscience，或者類腦計算和神經擬態晶元這些分支都比較合適。
而做computational neuroscience的比較推薦neuronal dynamics，小破站就有完整轉載的（懶得爬梯子了感謝這位阿婆豬）
Neuronal Dynamics - Computational Neuroscience[Lectures by Wulfram Gerstner]_嗶哩嗶哩 (゜-゜)つロ 乾杯~-bilibili?b23.tv
這門課程需要的電路分析基礎、微分方程基礎、概率統計和信號系統基本都是智科的基礎課程，好好學完就可以開始看了。
其中，如果覺得信號系統學得有點好玩的話，請衝到functional analysis繼續往上自學，functional analysis學通了基本上智科所用的數學基礎都差不多了。
這門課學到深處你需要用到nonlinear dynamics和stochastic analysis。
對於nonlinear dynamics推薦youtube的一個簡單課程，只要這個看懂就行，沒有必要過分深入：
https://www.youtube.com/channel/UClmOXGbekg0comtuh0d8Oaw/playlists?www.youtube.comstochastic analysis你可能需要先看實變函數學十遍的real analysis的一些基礎內容，才能對整套理論有比較好的分析工具，這個可以只看些stochastic process的內容。
當然也有對recognition neuroscience做數學建模的分支，相當於兩套融合了，對智科也比較適合。
對於類腦計算和神經擬態晶元我涉獵不多，但做spiking neural network的可以看些NIPS ICLR ICML的相關論文，graph neural network也是極好的～
總體上，對智科轉computational neuroscience的，大一大二學好包括高數現代概率在內的學校基礎課程，自己加餐大概看完neuroscience，然後把neuronal dynamics看完，基礎部分就算是紮實了，隨後可以關注一些喜歡的方向的經典綜述和最新的論文。
最後，如果是想深入研究腦科學的話推薦直接轉專業，或者找研究機構學習，畢竟現在對大腦研究並不充分，很多基礎性的突破都是在生物化學層面，這部分和智科所研究的東西根本沒毛線關係（ 』 - 』 * )
祝好 |?ω?｀)
如果題主堅定地想未來從事腦科學研究的話，我覺得還是走直線比較好，例如修一些神經科學、心理學、神經生物學的課（或者心有餘力的話修個雙學位），或者加入一些相關的實驗室，在本科階段做一些基礎研究。曲線救國的道路不是不可以，不過經常出力不討好，而且非常有可能走著走著就忘了自己為啥出發。
另外，題主可以多瞭解一下真正的腦科學是在做什麼研究，據此衡量一下自己是否真正要走腦科學的道路（不要盲目相信某些人說的」人工智慧的未來在腦科學「之類的話，這些話對某些頂級學者來說也許是的，對一般的研究者來說聽聽之後該幹啥還是幹啥吧）。關於腦科學是在做什麼，可以參考一些國際頂尖的研究機構，看看裡面的學者具體在做些什麼研究，例如：
Allen Institute for Brain Science：
Research Highlights?alleninstitute.orgMIT Department of Brain and Cognitive Sciences：
https://bcs.mit.edu/research?bcs.mit.eduMIT center for brains, minds, and machines：
https://cbmm.mit.edu/research?cbmm.mit.eduMax Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences：
https://www.cbs.mpg.de/en?www.cbs.mpg.de
國內現在也有不少腦科學研究機構，也可以看看他們的研究方向，例如：
清華大學-麥戈文腦科學研究院：
清華-IDG/麥戈文腦科學研究院?mcgovern.med.tsinghua.edu.cn復旦大學腦科學研究院：
研究工作?iobs.fudan.edu.cn
等了解了目前的腦科學研究者在做什麼後，可能對你以後要怎麼把智能科學與技術的專業所學與腦科學相結合有一些具體的指導。
美國喬治敦大學最近出了一個關於中國類腦智能研究的報告（China AI-Brain Research），裡面對中國目前AI-Brain research的三個主要方面（即brain-inspired AI(類腦智能), connectomics（人腦連接組）, brain-computer interfaces（腦機介面））的進展進行了介紹，值得一看：
China AI-Brain Research - Center for Security and Emerging Technology?cset.georgetown.edu在本科階段，有興趣的話，可以參加一些公開的演算法競賽。Kaggle上就有一些。
我們領域的，可以參加CREMI競賽。
從建造腦模型開始
首先智能科學與技術專業培養具備電子技術、信息處理理論、電子信息系統、計算機網路與互聯網路、智能科學與技術的基本知識，能從事各類電子與信息系統、Internet網路、計算機科學技術、空間信息處理的分析、研究、製造、應用和發展技術的高級工程技術人才。 分幾個方面吧，首先先說人工智慧。人工智慧太火了，從事人工智慧方面的工作，第一就是理論性的工作，就是從事研究。
第二就是對於人工智慧的優化，就是演算法層面的，這個工資很高的。第三就是工業應用了，自動化機械控制就要好好學一下了。 還有呢，就是比如圖像處理呀這些模式識別這些。還有一些演算法，這些都是可以學習和從事的。再比如機器人開發方面的工作這些。
該怎麼做？直接入行啊！一邊做一邊學啊。就像您自己說的，腦科學是一門數學、物理、計算機、生物等交叉學科。你說的這些我全學了，外加統計，心理學，精神病學，經濟學，傳播，宗教等的學科。結果呢，還不是每做一個新的研究又得重頭學起，包括你說的人工智慧機器學習啥的。總之，別等著學完了再入行，一邊做一邊學才對啊。
都不要選，選一個未來可以考公務員，教師，律師的專業。
這都是一些噱頭，就業前景不明朗。
還是不要太糾結這個了，如果能考個公務員進政府或者公檢法。要麼事業單位進醫院或學校纔是王道。等被生活摧殘的體無完膚，回頭才發現，我選哪門子拼搏路。
一般來說 生物醫學工程專業是國內最接近的
直接強行轉專業，但是腦科學應該也是方興未艾的吧
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