コンピュータマスターのジレンマ！試験に合格するのは難しく、仕事を見つけるのも難しい

3年前、ディープラーニングを専攻し、2019年度に入学したばかりのコンピューターマスターが知乎に質問した。「この3年間をどのように計画すればよいでしょうか？」

この質問は22万回以上閲覧され、527人のフォロワーを獲得し、回答の中には数千件の「いいね！」を獲得したものもあります。

3年が経過した現在も、この問題への注目は続いており、プラットフォームには次々と回答が寄せられている。

コンピュータサイエンスの修士号を取得するための勉強の難しさは、試験に合格する方法だけでなく、どのようにうまく勉強するかということにも関係しているようです。

この3年間でどうやって勉強すればいいのでしょうか？

諺にあるように、準備は成功の鍵です。修士課程の学生にとって学習計画の重要性は自明であり、先輩たちの貴重な経験から学ぶことで、多くの回り道を避けることができます。

上記の「この3年間をどのように計画するか」という質問に対して、Zhihuユーザーから熱心な反応が寄せられました。

浙江大学のコンピューター技術修士であるジャイアント氏は、学習は基礎理論の学習、科学研究と学術、プロジェクトとインターンシップという3つの主要分野を中心に構成すべきだと提案した。

理論的な学習に関しては、アンドリュー・ン教授やリー・ホンイー教授によるディープラーニングのビデオコースなど、ビデオコースを視聴する方が本を読むよりも比較的受け入れやすいと上級生は考えています。

修士課程の学生は、研究キャリアを歩み始める者として、学術論文を探して読むこと、最先端のホットな話題にタイムリーに注目すること、そして徐々に自分の研究の方向性を決めることを学ぶ必要があります。

名前が示すように、大学院生は「研究」という言葉を真剣に受け止めなければなりません。

もちろん、中国でよく言われている「卒業できない修士号はなく、合格できない博士号はない」という言い伝えには、ある程度の真実が含まれています。

相対的に言えば、博士課程に進学せず、修士号を取得して直接卒業する限り、論文発表や研究成果の要件は若干緩和される可能性がある。

しかし、コンピュータマスターの雇用の「役割」は真剣に受け止められなければなりません。

目的は雇用

Zhihu ユーザーの Caviar さんは、いくつかの勉強戦略を共有しました。彼は、大学での準備は、応募先の企業の要件に対応するべきだと考えています。

彼はこう言いました。「企業によって求職者に対する要件は異なります。業界競争での順位を重視する企業もあれば、ジャーナル論文の出版数を重視する企業もあれば、プロジェクト経験を重視する企業もあります。」このようにして、逆に自分自身の学習計画を立てることができます。

2019年のキャンパス採用を振り返ると、コンピューター専攻の卒業生が熱望するAIアルゴリズムの職種は非常に魅力的です。例えば、アリババDAMOアカデミーが提供する年俸45万～60万元+株式+人材ボーナス。このような待遇は、コンピューター専攻の卒業生に無限の想像力を与えます。

しかし、このような高額な給与にもかかわらず、企業は依然として人材の採用に苦労しています。

2019年には、世界中に約30万人のAI実践者と36,500人のAI技術専門家がいました。そのうち、AI技術の専門家の半数は米国、特にグーグル、マイクロソフト、アップルなどのテクノロジー大手を含むシリコンバレーのテクノロジーセンターに集中しています。

今では、わずか3年が経過し、世界は変わったようです。

一部のネットユーザーは、AI実践者は少なくとも「神の領域」から「人間の世界」に戻ってきたと冗談を言った。

しかし、2016年にGoogle AlphaGoが世界囲碁チャンピオンのイ・セドルを破ったときにAIの第3の波が始まったことを忘れないでください。

AIの発展が新たな出発点を迎えたのは7年前のことでした。

こうした中、国内の主要大学でAI熱の波が巻き起こっている。

一部の大学ではAI専門学校を別途設立し、他の大学ではAI関連の専攻やコースを開設しています。学部課程、修士課程を問わず、AIは学生の間で非常に人気があります。

この知乎の質問者は、コンピューターサイエンスの修士課程を3年間で取得する計画を立てていたとき、希望に満ちていました。卒業を控えている今、彼は期待を達成できたのか、それともAIの雇用の変化が彼の自信を維持できたのか、気になります。