软件工程实训有必要吗_人工智能专业值得读吗？就业如何？
要说这几年的风口，人工智能首当其冲。热门是否代表了好就业？我觉得不是；那是不是就不好就业？我觉得也不是。
先来看看这些耸人听闻的标题吧——
- “人工智能人才缺口超过500万，补齐人才短板乃是当务之急
- “人工智能就业前景越来越严峻了，你还在坚持吗？”
- “如何看待2020届校招算法工程师求职人数远大于招聘岗位的现象？”
吓不吓人？学生都还小啊，对于社会还没有什么判断力，总是这么恐吓学生是不道德的行为。
人工智能专业值得读吗？先说我的结论吧：
- 人工智能是一个综合学科，想要做的好，基础的代码能力是必要的，所以说实话不建议这个专业做为本科专业，建议做为计算机专业、软件工程等理工科学生的研究生博士的深入研究方向；
- 如果一定要本科期间读的话，985以下的学校就不要考虑了，一定会向2000左右的计算机技术一样，成为烂大街的。
- 就算4年后，有一堆烂大街的人工智能专业学生找不到工作，不能代表这个行业就衰了，当年学计算机找不到工作，所以计算机专业就不好了吗？
- 如果是高考报志愿，不要听你家孩子说自己喜欢看科幻片，觉得人工智能特别牛逼，喜欢这个就报这个，看起来和实现起来是两码事；看看他理工科学的好不好，数学逻辑强不强再下手；
如果你是已经是人工智能在读了，我们需要考虑如果更好的就业，如果让你和那些烂大街的“人工智能”不一样。给这几点建议：
一、如果你是本科生，最好读个研究生，能读个博士最好。
本科四年，除非你自己很有天赋，打打基础是够的，但是深入研究人工智能的技术，还是不太够。
二、几乎没有公司会泛泛的招AI方向。
公司实际招聘AI对口来说大致有4个方向：图像、声音、自然语言处理、大数据，每一个方向所需要重点具备的算法原理和实践经验都不一样。学校确实是会什么都学一点，但是自己的一定要能在一到两个方向上聚焦和做深非常重要。这几个方向在国内也都有相对比较知名的独角兽公司了，可以多了解了解。
三、重实践。
有没有实际拿数据完整做过数据清洗、标注、建模、调参、部署、监控、优化的全流程是非常重要的，对于处理实际业务中的一些现实约束问题是否有经验（而非只知道理论算法），例如对于人脸识别，如何处理实际业务场景中光线、背景对于模型效果的影响。所以题主最好能够找一个自己感兴趣方向的实习，了解一下理论应用于实际的时候会有哪些不一致。没有实习也没关系，好好做学校的项目，好好做paper。（我老公面试国外的研究生最喜欢问paper内容，发现有一半人说不清楚自己paper的整个逻辑）
四、发展潜力。
前面说的是实践很重要，但发展潜力又体现在对理论的深刻理解上，对算法是否有深刻的理解，对未来技术发展方向的把握。例如，对于实际问题能否自己在已有理论/网络的基础上进行一定的修改适配，又例如，能够通过读paper，自己复现算法。越有理论深度就越容易做到这一点。为什么这个重要呢？因为AI属于理论还在发展迭代的领域，十年前甚至五年前毕业的人工智能专业博士，如果后续知识没有及时更新，现在已经不值钱了。
最后总结一下吧：
这是个未来发展的好专业好方向，可能有一段时间会被狂热涌进来的良莠不齐的人糟蹋，但时光荏苒、洗净铅华，那些滥竽充数的终究会被淘汰出去，如果你是有本事的AI专家，你在哪里都抢手。
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