关于人工智能，我感觉国内部分院校挺完蛋的

[Symbo1ic]

我们这边是大三才开始人工智能的学习，学的内容大概还是西瓜书的超级筛选加上乱讲的版本。这种东西感觉挺需要学生的思维能力的，所以我对大三开课也没啥意见。但问题是最近遇到一件事让我挺破防的：一个没有做过任何人工智能的或者传统的项目的，也没有算法基础的学弟开始框框入手 cv 项目，我就觉得挺离谱的。我们学校计算机也不是很差，但里面的人确实挺抽象。我认识一个研究生学姐，搞 cv ，自称熟悉算法，却不知道什么是栈。难道现在 ai 已经和传统计算机训练脱钩了吗？计算机本科生接受的训练在 ai 时代都是毫无价值的吗？再看看国内现在都在搞人工智能的大趋势，我真的觉得挺完蛋，也挺无助的。

[Symbo1ic]

@tool2d 补充一点我觉得现在对于 AI 的学习也没有一个很好的评判标准，所有掌握的知识感觉就是在踩沙子一样，这令人惶恐

[twl007]

@Symbo1ic 你要意识到现在的机器学习还是偏工程 而不是偏理论一些

你看看机器学习的数学基础你就会意识到这东西跟你认为的算法其实也没啥关系…… 人家只是做研究的 其实根本不需要关注你说的那些基础怎么弄得

就像很多研究通信算法的 人家可能只会写 MATLAB 但是也不妨碍人家发论文出成果 方向不同罢了

你关心的那些更多的是你准备去做框架开发的时候 才需要去关注的事情

[736531683]

你说的太个例了，你说的栈计算机类专业都会有数据结构这门课来教，和你想表达的观点不太沾边。此外深度学习机器学习和统计学习的关系更大，如果硬要说需要什么计算机知识，大概是 linux 操作以及 python 编程（对计算机人来说众所周知的简单）。

[TWorldIsNButThis]

现在的 ai 本来就跟传统的 cs 没什么关系

[Symbo1ic]

@736531683 可能是我忘了说，这位学姐是计算机专业上去的。我想说如果这种水平都能搞 ai 的话 ai 行业门槛有点太离谱了

[TerranceL]

我们这边是大三才开始人工智能的学习，学的内容大概还是西瓜书的超级筛选加上乱讲的版本。这种东西感觉挺需要学生的思维能力的，所以我对大三开课也没啥意见。
---- 看上去你希望更早接触这些东西。如果希望的话随时都可以入门，不一定要等上课学东西，课上学的可能远不如自己的实践。再不济，大一不开课，但是可以去蹭课呀。

但问题是最近遇到一件事让我挺破防的：一个没有做过任何人工智能的或者传统的项目的，也没有算法基础的学弟开始框框入手 cv 项目，我就觉得挺离谱的。
---- 这个和上面一样，没有基础可以从接触项目中学习。也许学习路线会比较曲折，效率会比较低，但是也没什么离谱的。

我们学校计算机也不是很差，但里面的人确实挺抽象。
---- 不清楚抽象什么意思 XD ，如果下面学姐是例子，要用冒号。

我认识一个研究生学姐，搞 cv ，自称熟悉算法，却不知道什么是栈。
---- 现在五花八门的编程语言和各种实现方式，好像确实可能会导致有些人虽然了解上层算法，但不懂底层代码，或者对于某种程度的应用来说，不需要懂。但是懂自然没有坏处，也许你就可以在编程的时候因为了解底层原理可以有更优的实现方式。

难道现在 ai 已经和传统计算机训练脱钩了吗？
---- 不觉得，会调参数会调用 API 是一回事（但是可能也需要一部分基础训练里面的“文档阅读理解能力”），但是如上一条，深入的理解可以带来更优的性能，甚至有的时候 0 和 1 的区别。

计算机本科生接受的训练在 ai 时代都是毫无价值的吗？
---- AI 时代反而更需要这些计算机专业的学生，会有更高的价值，参考上两条。但是也许会有一种错觉是大家（与非科班相比）对某个东西的理解掌握水平相似，但是也许只是流于表面？科班学生的综合能力总还是要强于非科班。

再看看国内现在都在搞人工智能的大趋势，我真的觉得挺完蛋，也挺无助的。
---- 这个东西是最近的一个热点，但是并非所有人都在搞 AI ，比如去了解一下自己学院的科研团队们的研究方向？诚然，可能会因为基金申请、项目申请等原因有些团队会加入一些 AI 的名头，但实际上做的还是其他方向，只是在某些场景下利用 AI 进行了一些辅助。

你看我这样理解对不对：博士以下学历不用做这种事情，也对这方面能力没有要求？
---- 我的理解或者想说的是：不是说博士以下学历不需要做这件事，可以做，做进去会发现对多方面能力有要求，然后慢慢掌握更多，从而在众人中脱颖而出。这里博士学历应该是对你的认知的一种描述，一方面你的文字里面透露着一种急躁，就好像你看见的所有东西都是 AI 了；另一方面你对现在（ AI ）就业市场上的供需情况可能还不是太了解。因此当你在这个领域内有更多积累之后，可能有些观点会发生一些变化。

你的回答引起了我的思考：你看你在学 ml 的时候很快就能开始做应用，我们搞计算机的在学你们的专业知识会很快弄明白吗？比如说在你们专业上有一个专业问题，我们能快速学到具备解决你们问题的基础知识吗？从我个人的角度来说，计算机在人工智能这块的门槛仿佛比其他领域都低不少，任何想用人工智能解决传统工科问题的学生好像都能光速上手。
---- 这个速度主要取决于个人的学习能力，你只要愿意学习，在其他领域也可以具备解决问题的基础知识。而“光速上手”是不成立的，尽管在目前 AI 工具越来越傻瓜化的前提下，总有一些需要专业技能的地方。举例来说：pytorch 傻瓜化载入模型是依赖网络的，那么在网络受限的环境下就需要你去解决模型载入的问题，这个时候你的计算机网络基础也许就能帮你快速解决问题，而隔壁其他专业的同学只能百度按别人的经验去解决。

我的建议是： 你可以查一查相关公司的招聘需求，是不是有些岗位还是要求扎实的计算机相关基础（比如 AI 编译器岗位-计算机系统结构、编译原理）。如果你的目标是找到一个比较好的工作，或者说自己有比较多的选择余地，那么你可以从任何时候开始针对这些要求对自己进行训练（比如参与一些开源项目）。
我的学校也许没有你好，211 博士今年刚毕业，可能思考也没有你深入，自觉也没有达到我自己描述的那个高度。上面的回答也可能比较凌乱，如果能对你有些帮助，那就不枉我停在这个页面这半小时了 ；）

[LYEHIZRF]

@Symbo1ic 分布式计算 hpc cuda 编程，都需要有传统计算机基础啊 。AI 本来也有纯理论方向的。

[zhaidoudou123]

本科本来不就是这样嘛

[twl007]

@LYEHIZRF 你说的这俩都属于底层框架了 跟上面的算法开发其实没多大关系了

就跟开发 Matlab 和用 Matlab 也是两拨人一样 方向不同

[736531683]

@Symbo1ic 虽然但是，关系可能真的不大。不过这种人对计算机系来说真的太水了。参见 17l

[iyaozhen]

从我面试的候选人来看，很多“水”AI 的真的缺少计算机或者代码的基础。事实上他们也不需要，很多时候别人的论文能复现，自己再搞个算法就能发一篇新的的。或者做一些改进，但这个改进在工作工程上来看，其实有些可笑。但这些不影响他们发论文，不影响毕业。这部分同学的导师往往也是别的专业往人工智能上硬靠的

但这种同学说实话找工作有点尴尬，正在的算法岗别人看不上他，我们这种传统的软件岗也看不上，除了搞的这些比较水（稍微学过点就知道他们搞的多水了）还有就是岗位不需要这些，还是需要传统软件工程的，更靠谱

[ButcherHu]

哈哈之前的大学出来也是比谁会当 crud boy 。做事情能抽象出原理，格物致知是一种很好的精神，但是前提是你先能搞定，隔壁的学姐不懂栈然后做出来的东西性能比你好，那就太难看了。
话说, 底层可以无限底层，喜欢底层的话来写 rtl 吧 doge

[petercui]

@Symbo1ic 是的，学校里教你的都是怎么打下科研的基础，对工程上的东西是不会有任何教学计划的。

比如说，生活大爆炸里，理论物理和工程物理的区别。

[yuruizhe]

课程原理公式是一方面，代码框架实现是另一方面，不要总想着经世致用，唯实用论搞不了长期的基础研究，学校 ai 课也不是培养打工码农的，只能说修行在个人

[Symbo1ic]

@TerranceL 感谢回复！确实目前我的视野非常非常非常局限，我确实很难找到一个点它目前不用 ai 去突破。你在博士这个角度上的视野对我十分重要，我好像有所感触。这块我会接着关注一下！
@ButcherHu rtl 真的是怕了！当时有一个数电作业要求用 verilog 写 cpu ，当时写了一个 mips 架构的单周期 cpu ，很有意思，但是感觉还不是主要方向（当时差点想去看 risc-v 实现了）。顺便提一句这个学姐延毕了不然这个世界仿佛出了一些问题 XD

[TY233]

哪个 ai 岗要本科学历？科研和在学校学的 ai 几乎是两个体系。那么多方向一股脑塞给本科生对就业又没有任何帮助。ai 领域根本就不需要那么多人

[dayeye2006199]

所以要去好点的学校，稍微严肃点。有条件和能力，最好还能去国外好学校转转，很多东西没看过确实不知道差距在哪儿

[jZEdn7k4]

你这典型的我是 CS 毕业的只有我配做 AI 的想法，但凡真的复现和发过几篇 cvpr/EMNLP 这类顶会论文就知道 99%情况下用 pytorch/tf 这俩框架就行了，会写 python 关注好算法本身，速度出结果就可以了，大家都少用 trick 还可以增加可复现性，工业界要用也有专门的开发团队来把算法团队的转化到实际产品上，国内国外都这样在 AI 领域把算法和工程抽象开了，说明这就是人类实践下来当前最有效的方式

[jZEdn7k4]

看起来就像是：我知道 AI 现在是个大蛋糕但是为什么突然这么多人都可以来分，我开发搞不过那些专门做 AI 框架和分布式计算的硬核大佬，但算法也搞不过那些连栈都不知道但熟知 AI 算法能发顶会获得 community 认可的人，他们怎么分的蛋糕比我还大啊我不开心了这种想法

[TMM]

AI 学院还学数电确实有点离谱了, 多看看最优化统计推断不比这强多了