要不要去读个非全 AI 硕士？

[WhoCanBeRich]

1. 从去年开始一直有想个非全硕士的想法

2. 加上最近 AI 大模型各种取代常人的生活，感觉未来 3 年如何不懂 AI 的人就相当于现在不懂编程

想问问本科 211/985 的 V 友们，你们是啥打算，有没有想过读个非全硕士？

[7gugu]

不要，读个硕士不能解决你的问题

[zooo]

同意楼上

[gaobh]

去读不如实打实的写几个 AI 项目

[seres]

个人觉得除了刷个硕士学历没啥卵用

[QS0x01]

是不是上班上傻了，一不说学校什么时候真的教过你有用的东西，二不说 ai 这东西模型迭代的有多快，三就是非全有个鸟用

[d5]

可以考虑去海外脱产读

[WhoCanBeRich]

@QS0x01 你学校不教有用的东西？

[WhoCanBeRich]

@d5 确实有考虑过，不过和同事聊完，感觉成本太大了。脱产回来就业和跳槽不一样，工资大概率是接不上了（指比之前高）

[WhoCanBeRich]

@7gugu 理解

[webcjz]

国企单位刷个学历镀金可以。其他的建议别，去学校学不到什么。

[wzhang]

最新的 AI 技术在学校是学不到的，上课只会念 PPT 教十几年前的东西，导师只关心项目宏观规划不了解细节。想学的话，在网上找高质量的公开课，阅读开源的经典模型代码并尝试复现。顺便推荐一下 https://d2l.ai/ 。

[BigcatChen]

非全计算机硕士现身说法。从我的就读体验来看：
1. 仅 AI 方向来说，边工作边读，如果工作跟 AI 根本毫无关系，根本不可能仅在业余时间学到精通的程度，更别说能有什么傲人的学术成果。
2. 就业情况来看，即便是整日泡在实验室的全日制硕士们，最后就业就到 AI 方向的也是极其少数。
3. 授课上来说，我碰到的教 AI 的老师全部都是读 PPT ，没有任何正向反馈，也不会管你有没有听懂，并且在大多数情况下，他们会假定你有超强的数学基础。
4. 相比于比较高的考试难度，毕业后其毕业证的含金量很低。体制内几乎不认，民企认不认看心情。
5. AI 方向在学术圈里是水论文的重灾区，当你稍微学会一点，能读懂一些论文后，你会发现你一眼就能看出哪些论文是水的，哪些论文真的有点东西。再然后你会发现水的论文真的很多。

当然也有好处：
1. 认识很多有意思的同学，各行各业。
2. 感受校园氛围，如果你平时对工作，回家两点一线的生活厌倦了，再多一个校园的副本有可能会有利于你的身心健康，对于很多工作了很多年久别校园的人来说那种感觉还蛮好的。
3. 拥有了学生身份，可以利用很多资源，比如校园邮箱可以干很多事情。再者可以利用校园网络浏览很多文献资源。
4. 除了 AI 的部分，我感觉有些其他的老师，还是很不错的，我在读书的时候，碰到很多讲授操作系统，数据库，编译原理，计算机体系结构等计算机基础科学方向的老师，他们讲课的效果很意外的比讲 AI 的老师要好很多。一方面这些东西跟你工作的内容可能息息相关。另一方面，你在工作了很多年以后，再回到课堂跟老师讨论这些主题，会很有很多不一样的感悟，对这些知识的理解也肯定比学生时代要更深刻。

[WhoCanBeRich]

@BigcatChen 老哥 太走心的回复了，可以留个 V 不？ 想加个好友

[wangkai0956]

@BigcatChen 有心了
我现在还有个问题就是工作跟。这个工作跟人工智能完全不搭边，然后一边上学一边上课，其实是两边互相耽误，领导觉得你不干活，导师也觉得你不干活，然后每天嗯搞到凌晨 2 点，然后互相耽误的一个状况，就比较迷茫

[BigcatChen]

@wangkai0956 你在读非全吗？
我的导师比较体谅我，从来没有让我干过活。当然我了解到其实我的导师给学生安排的活实际都是杂活，做 PPT ，交材料，报销等等与学术无关的，所以他不让我干这些我还很感激。
工作和学习确实是很难两全的事情。我在读研的时候花了很多时间在学校学习，主要原因是那会我的工作不是很忙，每天六点半下班，节假日从不加班，时间多到完全可以自己安排。班上有的同学工作很忙的，不是经常能看见。所以如果兼顾工作和学习，这个还是要看自己安排。
最后还有个建议，如果工作情况实在不允许你兼顾工作和学习，而你又有生存压力，那么就以工作为主。学习这边能划水就划水。