人工智能应用硕士留学的最佳国家可能是美国、英国、加拿大、澳大利亚等发达国家，这些国家在人工智能领域具有较高的研究和产业发展水平，拥有众多世界知名的人工智能企业和研究机构，如美国的谷歌、微软、脸书等，英国的DeepMind等。此外，这些国家也拥有较好的教育资源和师资力量，可以为学生提供优质的人工智能教育和科研环境。
当然，具体选择哪个国家还需要考虑个人的实际情况和留学预算等因素。在选择留学国家时，可以根据自己的兴趣、研究方向和职业规划，了解不同国家的留学政策、教育制度、学费及生活成本等，并综合考虑各种因素，做出最适合自己的选择。同时，还可以通过参加留学展览、与留学中介机构咨询等方式，了解更多关于人工智能应用硕士留学的信息和资源。
人工智能应用技术是学计算思维1( C )、计算思维儿( C ++)、数据结构与算法（ C ++)、数据库原理与应用、操作系统与 Linux 系统应用、大数据技术原理与应用、机器学习基础、性能云计算架构与实践、神经网络与深度学习。
2、人工智能技术应用专业就业前景好。人工智能专业致力于培养符合国家战略及人工智能产业发展需求，具备良好的信息科学、数理统计基础、计算机系统知识及扎实的编程基础，以及大数据基础知识与技能，掌握 AI 核心原理和 AI 思维，能够熟练运用数据思维、 AI 模型、工具、语音识别、 NLP 、图像处理等技术解决实际问题的高素质应用型人才。
人工智能使用的方法如下：
1、正确构建人工智能系统
要想“正确构建人工智能系统”，首先最关键的是要建立有关人工智能的基本词汇，即人们“使用与分析数据”的技术语言。至少，首席信息官应该确定出在描述人工智能系统或解决方案时使用的主要术语，包括正在开发的人工智能解决方案的目的或理由，以及其他关键术语，例如，从解决方案中使用与收集的数据类型。
2、正确使用人工智能
无论项目范围或企业机构成熟度如何，在本地或整个系统中都可能存在信息语言障碍。解决这个障碍需要思维方式的转变以及对过程正确性的有意认知与干预。为了加强数据素养，首席信息官应该制定数据认知素养培养计划。
找到能自然而轻松的分析数据并达到流利程度的专业人士。流利的数据分析者应该善于描述情景化的使用案例与结果\\适用于这些案例的分析技术\\以及涉及的基础数据源、实体与关键属性。
找到熟练的数据转换人员。典型的数据转换人员通常是企业数据或信息架构师、数据科学家、信息管理员或相关项目经理。
确定存在沟通障碍妨碍数据与分析有效性的领域。尤其关注商业与信息技术的差距、数据分析差距以及熟练度差距。
积极倾听未采取明确行动的商业成果。在哪些商业领域应用改进的数据和分析能力？正在改进哪些运营决策？
确定出有专业数据转换需求的关键利益相关者。为了评估数据认知素养水平，要求关键利益相关者根据业务成果阐明数据作为战略资产的价值，包括增强业务、货币化以及风险缓解。
确定并维护单词和短语列表。参与数据和分析团队的工作，更好地表达这些短语。