火了,但学校里教的和它关系不大
无独有偶,前段时间登上知乎热搜一个问题,也体现出AIGC领域对学历要求的进一步提升——大模型都火成啥样了,学AI的还能找不着工作?
对此,一位知友一语中的地点出了原因:我学的是手动织布,结果现在珍妮纺织机火了……
的核心技术「」2017年论文问世,而今年毕业的人工智能专业的本科生,则是2019年入的学 。
国内高校的人工智能专业的课程和计算机专业的课程设置又十分类似 。
大一,几乎所有的人工智能专业学生都会学习基础的编程语言,到了大二开始接触网页设计、前端、数据结构等课程 。
直到大三才开始接触神经网络、深度学习、智能语音、图像识别这类有人工智能专业「烙印」的课程 。
很大概率和「」相关的内容可能根本就没有机会学到 。
所以影响AI专业本科生就业的最大问题在于,学校学的内容和行业要求的实际能力脱节太严重 。
而且,这种脱节还体现在人工智能企业同样招不到好用的员工上 。
教育的滞后性被放大,导致了严重的产学脱钩 。
现在的很多岗位,要的是熟练掌握编程、数据结构与算法、高数线代概率论、编译原理、机器学习、深度学习……的人才,综合素质要求极高 。
另一方面,人工智能行业今年的爆发式发展,是由一批高端技术人才带来的 。
而行业本身现在的发展阶段,急缺高端技术人才 。
本科生的知识储备和实践经验,都很难达到行业对于人才的要求 。
行业技术发展本就是一日千里,本科生大部分时间学习的内容,可能还没学懂呢,就已经没用了 。
而且人工智能和互联网不一样,赢家通吃的模式对技术和人才都要求更高,反而不太需要很多基础岗位的劳动力 。
这就导致了学历不占优势的本科毕业生处于「高不成低不就」的尴尬位置 。
如何成为一名合格的AI工程师?
在知乎上,一位互联网上市公司的资深HR——火火姐呀,给有志于进入人工智能行业的小伙伴们提了一些建议 。
小编觉得很中肯,转述如下:
这么看来,不管你是在读还是准备进入人工智能行业的同学,还是要读一个研究生才行 。
参考资料:
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