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。

[jamosLi]

@Symbo1ic 西瓜书，花书都是经典教材。说实在的老师要是认真起来高数，数模电，就连大物这种东西都没几个能过的。你觉得不行那是你比同窗超前了。前几年搞算法的大多数都是调参侠。

[Wxyyy]

关键问题是学这些计算机底层的东西对搞 AI 确实没什么用啊。
我在德国，没在国内，德国读研那会确实在 AI 之外，还必修了基本的操作系统、编译原理、数据结构这些底层东西，你说的堆栈都学了，但是我后面读博+工作，实感是真的完全用不上这些东西，反正科研都是数学推导+python 调用库搭积木，工程就是 panda+numpy+scipy 那一套清理数据画个图标然后建个模，同事一堆数学系、物理系的，我打赌绝壁只懂个面向对象，会写写 python ，照样干得好好的

[Symbo1ic]

@jamosLi @buchikoma 只能说是环境确实如此。现阶段搞好基础也许更符合我们现在应该做的事情。别到时候研究生没有选择只能去做调参侠，现在给自己创造选择权也是很重要的。

[kkocdko]

坐标某双非，我们一整年 2x56 学时的 AI 课，

[kkocdko]

坐标某双非，我们一整年 2 x 56 学时的 AI 课，就是老师在上面讲人脑有这个那个区，AI 前景很好，中国 AI 世界领先

[Symbo1ic]

@kkocdko 你们老师讲的内容令人迷惑

我记得我们的 ai 课就是半学期短头课，简直就像是过家家

[Symbo1ic]

@petercui 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？

[tool2d]

楼主想说同学水平太菜？我寻思这不是很正常的事情。

有兴趣的人，自然会自学 C++基础算法。没兴趣的人，教材再好也是空中楼阁，学完就忘。大学生活精彩纷呈，何必花大量时间和代码较劲。学姐能调调 py 开源项目，调一下参数，也就可以了。

OP 要同学能完整复现论文，你的要求也太高了。

[zooo]

cv 和传统计算机有什么关系

不会栈会模型的训练与微调很多人也拿大厂 Offer(非我)

现代基于深度学习的人工之智能和传统方法差太多了

CV 领域之前教材都完全不用看了，之前纠结是否学学一些视觉知识，实际情况下来看，以前的启发式的探索，在数据加算力帮助下，很多启发式的知识没什么用了。

[yannxia]

所有的研究如果都要从零开始那很快就要见顶了，各玩各的
搞算法的在我们公司都虽然是研发序列，但一般不叫程序员，很多时候就是玩调参嘛，基础建设那是基架的事情。

[zooo]

学院派本身就已经落后很多了，现在工业界已经在很多方面领先学院派很多了，量子计算机、ChatGPT 、CV 哪个不是工业界引领的...

[zooo]

难道现在 ai 已经和传统计算机训练脱钩了吗？
是的

或者准确说是细分方向太多了，有计算机体系，有 CV 、有 NLP 等等。CV 领域厉害的不一定对底层系统熟悉也是很正常

[NoOneNoBody]

所有科目都一样，我念化学的，你觉得学校实验室用的仪器和企业用的仪器相差多远？十年以上吧，谁出钱给学校买紧跟市场最先进的设备啊？起码我当年是这样

回到主题
此题好像说的就是我，所有描述差不多都能对号入座了
当然说的也不是我，你现在还在校吧，我当年是一个学生教老师用电脑的年代，直到大学毕业，八成老师没用过电脑，那两成不是计算机专业的老师，就是刚刚毕业留校的年轻老师，别说机器学习，用过 word 的老师我都数得出，谁也“教”不了谁

但我接触机器学习很早，那时叫“多因素分析”，毕业后做了多年市场调查，这几年很重要，不但“补课”了统计学，还学了更多买书都没得卖的知识，一下子把自己拔高到“稀缺人才”（自诩的）

实际上我非计算机专业，那时不懂计算机原理，高数成绩惨不忍睹，完全不是做算法的料，就是“拿来主义”能力特别强，后来接触的一些计算机毕业的，拼凑都做不好(照抄可以，融合糟糕)，他们计算机方面知识算是让我“自卑”的（每次新招人都有自己将要“被替代”感），但绝大多数搞不定实体业务模型向计算机模型的转化，却是让我费解的

你要明白一点：单纯靠书本“学习”就能达到的人才，是最容易被“学习”取代的，AI 会最先替代他们

我觉得学校培养的“高精尖”人才，是应该流向“实验室”的。套到现在热点，就是应该弄个 gpt 对话学习模型出来，而其他懂 AI 的非科班人员，就应该去处理“归类”工作，后者是使用现有算法模型实现业务模型的工作
你觉得能把 gpt 套到某个专业领域实现的人，一定会是计算机专科的人么？现在的行业分工哪止 360 行啊
目前 gpt 在某些专业问题上“胡说八道”，就是后面这些人才参与不足

最后，小结一下，这个可以说是“通病”，其实是“读书无用论”的大学升级版，小学觉得学语数英没用，中学觉得学理化没用，大学觉得学校教的没用，不仅 AI ，其他科目都差不多
不用想太多，不要“破防”，大部分人都是这样过来的，走进社会就能慢慢适应了，如果到时还不能适应，那就是被社会淘汰的人了
至于大趋势，也不是需要想太多，等你人际关系进一步复杂化，就会明白很多事，如果有志向，那就到时去学“狭缝中生存”，坚定目标去做

[LaurelHarmon]

个人感觉西瓜书不如李航小蓝书

[MoRanjiang]

我们学校我们这届开了人工智能，不知道为啥在电子大类

[jamosLi]

@Symbo1ic 怎么说呢，扎实基本功是每一个计科，软工本分内的事，只是现在吧，这种分内事都变成了一种优点。还有就是现在算力都是过剩的，先大力出奇迹怼出来，然后在慢慢优化。gpt 就是最鲜活的例子。

[InvincibleDream]

本科生就是打好基础。基础打得牢，在就业培训中就学的快。指望本科生毕业就能干活不太现实。而且不同工作环境的技术要求不同，有的甚至提供低代码开发环境，不是很需要传统计算机训练。

[jamosLi]

@zooo 是的。底层这种东西看怎么个底层法了，数模电也是底层，网络，串口都是底层，框架底层装配，调度算法也可以看做底层。即便是数据结构，每种语言都有自己的实现，甚至自己乐意也可以手搓实现。不同种类的载体，设备都有不一样的底层 pc ，iot ，手机，乱七八糟的东西太多了。量体裁衣，先找自己的方向在往下挖，不然就是感觉自己啥都知道，但是感觉自己又啥都不知道。

[jamosLi]

@InvincibleDream 错了，现在都是各种框架，你拉个高中生来，他沉下心学个十天半个月，照着前人代码抄抄也能干活，大家都是在堆屎山，能跑就行。

[Symbo1ic]

@tool2d 到不是要求复刻论文，而是至少应该做好能做的事，比如打基础。我确实觉得搞人工智能离我们现在的水平来讲有点太远了。