AI/コンピュータサイエンスボランティア募集ガイドを公開しました！最も人気のある最後の8つの質問、参考回答はここにあります

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大学入試で良い成績を取ることに加えて、願書もきちんと記入しなければなりません。

高収入、高い社会的地位、明るい将来性、トレンド検索の1位...人工知能/コンピューターサイエンスは、「将来の大学生」が志望する専攻の1つになっています。

しかし、本当にトレンドに従って AI / コンピューターサイエンス専攻に応募すべきでしょうか?

答えは一つではありません。 QbitAI は、コンピューター/人工知能業界の学者と実務家 15 名にインタビューし、その内容を8 つの究極の質問にまとめました。

このガイドが、AI/コンピューターサイエンスを志望する学生や現在大学生活を送っている学生にとって役立つことを願っています。

問題を回避するために、以下の内容はアプリケーションに関するアドバイスではありません。 :)

究極の質問 1: 人工知能/コンピューターサイエンス専攻に応募する価値はありますか?

「試験に合格できるかどうかが問題です。」

上海交通大学コンピュータサイエンス学部准教授、ヤン・ジュンチ氏：

人工知能は、わが国が時代の要求に応えるために開設したばかりの新しい専攻であり、コンピュータ専攻は長い歴史と完備した学科体系を持ち、現在人気のある専攻である。

多くの学生にとって、試験に申し込む価値があるかどうかという問題ではなく、試験に合格できるかどうかという問題だと思います。

ファーウェイ・ノアズアーク・ラボの技術専門家、王雲和氏：

それは価値があります。AIとコンピュータサイエンスには、まだ多くの発展の余地があります。

AIは写真撮影、音声認識、自動運転など多くの分野に応用されていますが、人工知能の分野では未だ解決されていない理論的な問題が多く、産業用アプリケーションの性能にはまだまだ改善の余地があります。

上海交通大学のAI博士課程の学生：

結局のところ、これはアプリケーション開発の期間であるため、就職目的で試験に応募する価値があります。

しかし、学部生の場合、科学研究に従事したい場合は、数学、統計、物理学などの基礎科目を勉強することをお勧めします。論理的思考と科学的リテラシーの訓練は、生涯を通じてより重要です。

「コンピューターはできるが、AIはそうする必要がない」

天津大学知能・コンピューティング学部准教授 パン・ガン氏：

流行を追いかけることは必ずしも良いことではないと思います。ほとんどの場合、自分の興味を組み合わせて、一定の方向に沿って、徹底的に研究する方が良いと思います。

清華大学でコンピュータサイエンスの学士号を取得し、CMU の修士課程に入学した Weng Jiayi 氏は次のように語っています。

コンピューターはそれができますが、AIはできません。AIだけに限定しないでください。コンピューターには、コンパイル最適化、アーキテクチャ、グラフィックスなど、多くの分野が含まれます。

学部の段階では知識の幅がより重要だと思います。さまざまな分野の魅力を体験できますし、そのときに決断しても遅くはありません。

清華大学でコンピュータサイエンスの学士号を取得し、現在は博士課程に在籍しています。

人工知能とコンピュータサイエンスは同じ専攻ではありません。コンピュータサイエンスはハードウェアなどコンピュータ自体の研究が中心ですが、人工知能は数学的基礎の要件に基づいており、コンピュータの能力を利用して何かを行います。

Beiyou コンピュータビジョン学際大学院奨学金、学部一等賞奨学金:

それはあなたの興味次第です。私のコンピュータ学部のクラスメイトの中には、コンピュータ関連の仕事に就かなかった人もいます。ですから、専攻自体に価値があったとしても、最終的にその方向に進みたくないのであれば、それは問題ではありません。

究極の質問2：人工知能/コンピュータサイエンスを学ぶのに適した人はどのような人ですか？

「結局、すべては数学の問題になってしまう」

デューク大学教授 陳一然氏：

優れた論理的思考力、数学、プログラミングスキルが必要です。

清華大学でコンピュータサイエンスの学士号を取得し、現在は博士課程に在籍しています。

数学の基礎知識に加え、知識に対する強い欲求も必要です。コンピューターと AI の共通点は、テクノロジーが日々変化し、非常に急速に更新されていることです。さらに、実践能力も必要であり、多くのプロジェクトでは実践的な練習が必要になることがよくあります。

天津大学知能・コンピューティング学部 潘剛氏：

本質的には、一般的に 2 つの能力が必要です。1 つは数学と英語の能力、もう 1 つはプログラミング能力です。

実際、コンピュータ関連の科目の中核となる問題は、最終的には数学の問題になります。もちろん、それは相対的です。コンピューターは幅広い作業をカバーするため、具体的な要件も異なります。

「試してみなければ分からない」

清華大学でコンピュータサイエンスの学士号を取得し、CMU の修士課程に入学した Weng Jiayi 氏は次のように語っています。

言うのは難しいですが、試してみなければわかりません。 AIとコンピューターは同じ概念ではありません。先験的な観点から言えば、数学が少し得意なことはプラスですが、実践的なスキルが優れていることが最も重要です。

上海交通大学コンピュータサイエンス学部准教授、ヤン・ジュンチ氏：

AI とコンピューターサイエンスの専攻は非常に包括的であり、ほとんどの人がこの分野や業界で自分に合ったポジションと成長計画を見つけることができると思います。

Bステーション/知湖大V「ワイルドアイアンマン」知慧軍：

「プログラマーは35歳で淘汰される」と信じていない人々。

Autowise.ai の R&D ディレクター、清華大学コンピューターサイエンス学部 2006 年卒業の Dong Chengzhi 氏:

まず第一に、AI とコンピューターサイエンスの概念はまったく同じではないと思います。 AIと比較すると、コンピュータサイエンスは開発の歴史が比較的長く、複雑な部分が多いため、落ち着いて、複雑な基礎を理解し習得するために多くの時間を費やせることが重視されます。

現時点では、最も高いリターンが得られる方向は、間違いなくこれまでできなかったことができるようになると思われます。AIやコンピューターについて議論する理由は、これらには今後探求すべきより広い境界があるからです。個人の創造性や個人の価値を発展させることにもっと注意を払い、新しいことをするのが好きなら、この2つの専攻でさらに多くのチャンスを得ることができます。

究極の質問 3: 人工知能/コンピューターサイエンスを学ぶ (教える) とはどのようなものですか?

「想像していたのとは全く違った」

Beiyou コンピュータビジョン学際大学院奨学金、学部一等賞奨学金:

第一印象は、想像していたものとはかなり違っていたというものでした。

当時、私は学部でC言語の基礎を勉強していたので、すぐにプロジェクトに取り掛かれると思っていました。しかし、結局はプログラミングソフトウェアで小さなコードブロックを書いていました。心理的なギャップがあったとも言えますし、少し退屈も感じていました。

しかし、実際にやってみると、コンピューター（プログラミング）を学ぶことは数学の問題を解くのと同じようなものだと実感しました。書き続ければ結果が出て、大きな達成感を感じられるのです。

ファーウェイ・ノアズアーク・ラボの技術専門家、王雲和氏：

実際、AI を始めるのは難しくありませんが、多くの基礎的な主題知識のサポートを必要とする人工知能で成功するのは非常に困難です。

私は学部で数学を専攻していました。2010年頃に、コンピュータービジョンを中心とした人工知能に関する研究に触れる機会がありました。顔認識や医療用画像処理など、線形代数の知識を多く活用した革新的な学校レベルのプロジェクトが数多くありました。

最も印象に残っているのは、冬休みに私が書いたいくつかの小さなプログラムが西安大学の人工知能コンテストで2等賞を受賞したことです。これは人工知能分野における啓蒙の機会と言えます。

Bステーション/知湖大V「ワイルドアイアンマン」知慧軍：

私の周りのほとんどの人によると、CS を勉強するのは良いことだが、少し怖いとのことです。コンピューターと AI をしっかり学べば、世の中の多くの問題を解決するための近道があることに気づくでしょう。

「この業界を学ぶのは苦痛です。」

清華大学でコンピュータサイエンスの学士号を取得し、CMU の修士課程に入学した Weng Jiayi 氏は次のように語っています。

清華大学には私たちのクラス（2016年度の学部生）にAI専攻はありませんでした。AIクラスは後から設置されたばかりです。実際、今ではほぼすべての学部が多かれ少なかれAIに関わっています。精密機器学部の学生の卒業プロジェクトがニューラルネットワークに関連していることさえありました。

私の学部時代の経験は、おそらく、一歩一歩勉強し、科学研究を行うことでしたが、実は勉強や生活以外にも興味深いことがたくさんあります。実際、コンピュータ部門では、誰もが独自の優れた点を持っており、誰もが学ぶ価値のある何かを持っています。

一番印象に残ったのは、みんながとても勤勉だということです。学部生の4年間で徹夜をしたのは1度だけです。1週間も徹夜をしていた学生がどうやって耐えたのか想像もつきませんでした...

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NOIPer、学部では経済学を専攻、留学後コンピューターサイエンスに転向、Amazon インターン:

コンピュータの前に座って多くの時間を費やす必要があり、先生が少しずつ教えてくれるのを待つのではなく、多くのことを自分で学ぶ必要があります。学生として学ぶことの多くは、将来の仕事とはまったく異なる可能性があります。

つまり、忍耐強く、困難に簡単に影響されない心構えを持つ必要があります。そうでなければ、この業界を学ぶのは苦痛になるでしょう。

シンガポールに学部留学中、コンピューターサイエンス専攻、Zhihuユーザー@正宗唐十六:

人工知能・コンピュータサイエンス専攻では、「プログラミング」を基礎として、より高度な知識を身につけていきます。学生の数学的能力をテストするため、プログラミング言語に加えて、確固たる基礎を築くために確率と行列のコースも学ぶ必要があります。人工知能の内容を具体的に学ぶのは、後の段階になります。

プログラマーは 996 時間働き、髪が抜け、夜更かしする、とよく言います。ただ言いたいのは...それはまったく正しいということだ。コンピュータとプログラミングを学ぶのは非常に疲れるし、思考力のテストでもあります。しかし、勉強が好きで達成感を好む人であれば、あなたの情熱は困難を上回るでしょう。

究極の質問 4: 人工知能/コンピューターサイエンス専攻に興味があるのに入学できなかった場合はどうすればいいですか?

「他に追求すべき専攻がある。」

上海交通大学コンピュータサイエンス学部准教授、ヤン・ジュンチ氏：

自動化、電子工学、さらには物理学、数学、その他の関連専攻を検討することもできます。

清華大学でコンピュータサイエンスの学士号を取得し、CMU の修士課程に入学した Weng Jiayi 氏は次のように語っています。

他の専攻でも同様です。たとえば、清華大学では、ソフトウェア、オートメーション、電子工学の各学院で関連研究が行われています。さらに、キャンパス内のお気に入りの指導教員に直接連絡してグループに参加することもできます。経歴はあまり重要ではありません。

天津大学知能コンピューティング学部准教授 パン・ガン氏：

それは問題ではありません。なぜなら、大学は単に専攻を選択するだけであり、このように学ぶ機会はたくさんあるからです。大学在学中は自習の時間がたっぷりあるので、自分が本当に好きな分野の能力を間違いなく伸ばすことができます。

例えば、天津大学では二重学位も提供しています。成績が悪くなければ、大学在学中に好きな専攻を副専攻することもできます。実際、それほど難しいことではありません。

「罠に陥る方法は100通りある」

Bステーション/知湖大V「ワイルドアイアンマン」知慧軍：

個人的には、今の時代、コンピューターは英語と同じように、問題解決の効率や生活の質を向上させるために使われる普遍的なライフスキルだと思っています。したがって、コンピュータサイエンスを学ぶのにコンピュータ専攻である必要はありません。教科書、公開コース、トレーニングクラスはすべてオープンリソースです。始める方法は100通りあります。実際、大勢のプログラマーは独学です。

シンガポールに学部留学中、コンピューターサイエンス専攻、Zhihuユーザー@正宗唐十六:

個人的には、人工知能/コンピューターサイエンスを勉強する決心が固いのであれば、ランキングが低い大学も検討できると思います。

人工知能/コンピュータサイエンス専攻を卒業した後は、進学する学校も重要ですが、実力も重要です。そのためには、学校内で何らかのコンテストに参加したり、卒業後にさらに数年間の職務経験を積むことが必要です。

しかし、もっと興味があり、もっと学べる自信がある他の専攻があるなら、ランクの高い機関でこの専攻を選ぶことをお勧めします。結局のところ、人工知能/コンピューターサイエンスの専攻は非常に難しく、学べる自信がなければ、大学時代にとても苦痛を感じるでしょう。

NOIPer、学部では経済学を専攻、留学後コンピューターサイエンスに転向、Amazon インターン:

もっと現実的な方法は、海外に行くことです。資金の問題もありますが、奨学金で海外に行く人もいます。海外に行く方法はいろいろありますので、調べてみてください。

究極の質問5：人工知能/コンピュータサイエンス専攻の開発方向は何ですか？

「どちらの専攻にも発展の余地は大いにあります。」

上海交通大学コンピュータサイエンス学部准教授、ヤン・ジュンチ氏：

どちらの専攻にも大きな可能性が残されており、学術界と産業界の両方で優れた成果を上げることができます。この2つの専攻の重要性と最先端性は世界中の人々に認識されています。

ファーウェイ・ノアズアーク・ラボの技術専門家、王雲和氏：

AIやコンピュータ専攻には幅広い応用シナリオがあるため、入学したばかりの学生は慌てて長期的な計画を立てる必要はありません。さまざまな分野や知識体系についてさらに学び、自分が本当に興味のある方向を見つけ、それに一生懸命取り組むことが推奨されます。

デューク大学教授 陳一然氏：

AIはコンピュータサイエンスの一分野です。中国の一般人の印象では、AIは一般的に画像処理、音声、ロボット工学などのAIアプリケーションを指すようです。

しかし、AI にはアルゴリズムやハードウェアなど、他の多くの分野も含まれます。今後、AI分野は基盤＋アプリケーション、ソフトウェア＋ハードウェアなどの統合の方向に発展していくでしょう。純粋に応用的な教育と研究はますます少なくなるでしょう。

上海交通大学のAI博士課程の学生：

科学研究、企業、起業家精神、独立開発者、教師。 CMU CS の卒業生を調べることをお勧めします。彼らは非常に代表的な人物です。

北優コンピュータビジョン（AI）学際大学院、学部生向け一級奨学金：

大学院生の観点から AI やコンピューターサイエンスを考えると、アルゴリズムやエンジニアリングアプリケーションに重点が置かれる傾向があると言えます。短期的な計画としては、まず論文を発表し、基礎コースをしっかり学び、その後プロジェクトに取り組むことです。将来の計画としては、個人的にはアルゴリズムにもっと興味があります。もちろん、競争のプレッシャーも大きくなります。

NOIPer、学部では経済学を専攻、留学後コンピューターサイエンスに転向、Amazon インターン:

ソフトウェア エンジニア、ソフトウェア開発マネージャーなどになることができます。具体的な細分化は多数あります。Web ページの場合、フロントエンド、バックエンド、フルスタックがあります。その他には、自然言語処理、アルゴリズム、分散などがあります。

「卒業後も、自分のコーディングスキルに頼っています」

清華大学でコンピュータサイエンスの学士号を取得し、CMU の修士課程に入学した Weng Jiayi 氏は次のように語っています。

AI の将来の計画はあまり明確ではありません。結局のところ、AI は近年開発されたばかりであり、誰も確実に予測することはできないからです。

通常、大学では明確な計画があります。1年生、2年生の前半、3年生の前半は一生懸命勉強し、2年生の後半はインターンシップを行い、3年生では研究室に行って成果を出せるかどうか試し（論文を発表してみる）、3年生の夏休みにはインターンシップ/夏季研究を行い、4年生では学校に残って留学を申請し、就職する、というものです。

天津大学知能コンピューティング学部准教授 パン・ガン氏：

私が接する学生のほとんどは、学部レベルでコンピューターサイエンスを学んでいます。率直に言えば、卒業後も彼らは自分のコーディングスキルに頼っています。

少なくとも最初は、仕事を見つけるために自分の専門的なスキルに頼らなければなりませんが、このような機会は多すぎます。例えば、同級生の中には大学卒業後にアリババ、テンセント、百度に就職した人もいます。学生の中には、1～2年働いた後に起業し、金融や投資など他の業界に携わる人もいます。

しかし、一つ言えることは、この問題であなたがうまくやれるかどうかは、あなたが特定のタイプの学校にいるかどうかによって決まるかもしれないということ、そして学校自体の印象があなたに大きな影響を与えるかもしれないということです。

究極の質問 6: 人工知能/コンピューターサイエンス専攻の就職/進学状況はどうなっていますか?

「留学は大変だけど、就職は安定している」

上海交通大学コンピュータサイエンス学部准教授、ヤン・ジュンチ氏：

今年は学部生の留学には多少の困難がありますが、私の意見では、コンピュータ関連専攻の就職はまだ比較的安定しています。

天津大学知能コンピューティング学部の潘剛准教授：

私が指導する学生のうち、非常に高い割合がさらに学業を続けます。天津大学のような学校では、学業を継続する学生の割合は基本的に50％以上、あるいはそれ以上です。もちろん、雇用状況も良好です。今年の疫病の状況下でも、多くの人が依然として非常に良い就職の見通しを持っていると思います。

特別なことであれば、今年は全体的な環境のせいでアメリカの学校に出願するのは非常に難しいかもしれません。そうすると、アメリカに出願する学生は今年は海外に行けなくなるかもしれません。

北京大学と清華大学を卒業した有名AI企業の従業員：

私の同級生の多くはAI分野に従事しており、就職、大学院進学、留学の割合は3：4：3と推定されています。すでに北京や上海の関連企業で働いている同級生の多くは、年収40万元以上のオファーを受けています。

NOIPer、学部では経済学を専攻、留学後コンピューターサイエンスに転向、Amazon インターン:

コンピュータサイエンスを学んだ私のクラスメートのほとんどは就職しており、その多くは大企業で働いていますが、これは私の個人的な状況にすぎません。

実際、学業を続ける人は多くありません。私のクラスメイトのほとんどは、学部を卒業して就職します。大学院生や博士課程の学生の割合は、学部を卒業して就職する人の割合よりも低いです。

ファーウェイ・ノアズアーク・ラボの技術専門家、王雲和氏：

現在、産業分野におけるAIの雇用状況は依然として非常に良好です。2017年以降、さまざまな企業がAI関連分野の人材に注目し始めており、給与や発展の見通しは非常に良好です。

さらに、人工知能やコンピューターサイエンスの分野では依然として大きな人材不足が存在しており、この現象は今後数年間続くでしょう。

上海交通大学のAI博士課程の学生：

雇用情勢は現在良好だが、一定のバブルがある。平均給与は基本的にコンピュータ分野で最高であり、さらなる研究は主に博士号取得のために海外で行われます。重要なのは、自分自身を地に足の着いた状態にすることです。泡が消えた後も、あなたはまだその貴重な水のままです。

985年卒業、国内通信事業者に入社:

この専攻には就職の問題はありません。よく勉強すればどこにでも行けますし、行けない人は資格が足りません。幸いなことに、あらゆるレベルで解決策はあります。

10 人のうち、1 人は留学し、1 人は専攻を変えて家出をし、1 人は勉強を続け、3 人は卒業証書だけを取り、4 人は就職するでしょう。

10 年前、私は 211 大学でコンピュータサイエンスを学びましたが、コンピュータの専門家ではありません。

コンピュータ分野についてさらに深く理解したい場合は、さらに勉強を続けることを選択できます。私たちのクラスでは、進学する人よりも就職する人の方が多いです。30人のうち、大学院に進学するのはたった3人です。

清華大学でコンピュータサイエンスの学士号を取得し、現在は博士課程に在籍しています。

基本的な雇用、大学院の研究、留学がそれぞれ 3 分の 1 を占めています。

最近、みんなが留学に興味を持っています。私が知る限り、留学する学生のほとんどは、中国に戻る前に数年間そこで働きたいと考えています。彼らは中国に戻る前に経験を積み、教訓を学び、お金を貯めたいと考えていますが、最終的には必ず中国に戻って働きます。

Beiyou コンピュータビジョン学際大学院奨学金、学部一等賞奨学金:

実際、私のクラスメイトのほとんどは大学院に進学し、そのうちの70％は大学院に進学して留学しました。これは、学部で学ぶ内容が本当に少なく、非常に基礎的なものであるからです。3年生、4年生になって専門的なコースを学んだ後で初めて、自分が学びたい方向がより明確になります。

「学生の半数が専攻変更を選択し、多くが金融を選択します。」

デューク大学教授 陳一然氏：

疫病の影響と、疫病によってもたらされた経済の下押し圧力により、新卒者の就職状況は全体的に以前ほど良くありません。入学許可を受けた学生でさえ、入学許可が取り消されたという話を聞くことがよくあります。

国内学生の米国留学はビザの問題でほぼ停止しており、来年の国内入学者数に悪影響を及ぼすことはほぼ確実だ。来年度の科学研究資金や、中国からの学生が期限内にビザを取得できるかどうかについては、人々は概して保守的だ。

清華大学でコンピュータサイエンスの学士号を取得し、CMU の修士課程に入学した Weng Jiayi 氏は次のように語っています。

通常、ほとんどの学生は学業を続け、少数の学生は就職します。大企業に就職する学生もいれば、新興企業に就職する学生もいます。それは個人の選択次第です。しかし、今年の流行により、海外に行く多くの人が就職、インターンシップ、研究助手として働くために1年延期することを選択しました。

Autowise.ai の R&D ディレクターであり、清華大学コンピューターサイエンス学部の卒業生である Dong Chengzhi 氏は次のように語っています。

今年は多くの業界で流行病の影響で採用活動が停止され、人員削減も始まって​​いますが、大手インターネット企業の多くは依然として非常に競争力のある求人を出しており、さまざまな求人ウェブサイトでそれが確認できます。

感染症の影響により、当初留学を予定していた学生の多くが計画を実現できず、弊社も採用活動の過程でこの状況を実感しました。

これらの学生には、企業でインターンシップをし、仕事の内容を学ぶ機会も与えられ、それによって彼らが受けた影響の一部を補うことができます。

私は985大学でコンピュータサイエンスを専攻し、現在はデジタルニューメディアの分野で働いています。

多くの人が修士号取得のために勉強を続けます。しかし、学生の半数は専攻を変更することを選択し、その多くは金融に変更することを選択します。

究極の質問 7: 人工知能/コンピューターサイエンスを学ぶときに注意すべき落とし穴は何ですか?

「AIのためのAIでは不十分だ」

上海交通大学コンピュータサイエンス学部准教授、ヤン・ジュンチ氏：

AI とコンピュータサイエンスは、攻撃と防御の両方の専攻であり、さらに学習して就職する上で非常に奥深い分野です。数学とコアコンピュータコースでしっかりとした基礎を築くことをお勧めします。

今年は学部生の留学には多少の困難がありますが、私の意見では、コンピュータ関連専攻の就職はまだ比較的安定しています。

上海交通大学のAI博士課程の学生：

応用のための研究背景や理論的根拠がないなど、方向性が明確ではありません。 AI のための AI では不十分です。問題を解決するためのツール (AI) を見つける方がよいでしょう。研究対象と方法を固定すると問題が発生します。

学部生は、オペレーティング システム、コンパイル原理、アーキテクチャ、ネットワークなど、すべてのコンピューター スキルを習得する必要があります。大学院生の皆さん、良い先生と良い研究グループはとても重要です!

シンガポールで勉強中、コンピューターサイエンスを専攻、Zhihu ユーザー @正宗唐十六:

最大の落とし穴は、すべてを学んでも結局何も知らないということだと思います。

人工知能専攻であろうと、一般的なコンピュータ専攻であろうと、それらはさらに非常に細かい専門分野に細分化することができます。例えば、人工知能の専攻には、機械学習、ディープラーニング、コンピュータービジョン、自然言語処理、データ分析などが含まれます。これらは、C言語、Python、Rなどに重点を置くなど、さらに細分化することができます。

ほとんどの学校ではこれらすべてを教えますが、自分の位置づけを明確にする必要があります。コンピューター ビジョンをやりたい場合は、余暇にもっと努力するか、大学院での専攻としてコンピューター ビジョンを選択する必要があります。

なぜなら、求職活動の際、企業は非常に特殊なポジションを求めていることが多いからです。C言語がわかるコンピュータービジョンの人材を募集している場合、他のスキルがいくらあっても無駄になってしまいます。

「毎日ゲームをしないで！！！」

デューク大学教授 陳一然氏：

AIは今後も長い間人気のある専攻分野であり続けるでしょうが、今後5年間でさまざまなAIサブ産業の雇用状況は大きく変化する可能性があります。

特に今は、AI の才能を最も多く引き付けながらも、実装が不十分で人材コストが高い方向性が非常に悲観的になるでしょう。

学生は最初から特定のアプリケーションや技術的な方向性に限定せず、基本的なコンピューターの知識をさらに学び、知識を広げることに重点を置き、できるだけ早く特定の専門的な方向性を急いで決定しないことが推奨されます。

ファーウェイ・ノアズアーク・ラボの技術専門家、王雲和氏：

不安は避けるようにしましょう。AI とコンピュータ分野の発展は現在非常に急速です。あなたの周りには、トップクラスのカンファレンス論文をすぐに発表した優秀な友人がたくさんいますし、優れたオープンソース プロジェクトもいくつかあります。

研究への関心と計画を維持し、頻繁に方向転換せず、自分の仕事に集中することが重要です。一生懸命働く人にとって時間は不公平ではありません。

Bステーション/知湖大V「ワイルドアイアンマン」知慧軍：

最大の落とし穴は、自分が何をしたいのか分からないことです。プロジェクトの実践は非常に重要です。

他の人が書いたものをただ練習して真似し、すべてのチュートリアルを一字一句読み通すのではなく、他の人のコードや本を見て「リバース エンジニアリング」でプログラミング スキルを習得しようとするのではなく、独自のプロジェクトを開始し、最初のアイデアから最終的な実装まで段階的に完了させる方がよいでしょう。

985 大学でコンピューターを専攻し、デジタル ニュー メディアに転向:

最大の落とし穴は、入学後に、自分が志望した専攻の実際の内容が自分の興味のあるものではないことに気づく可能性があることです。この可能性は非常に高いです。

専攻を変更することは可能ですが、変更する前に、変更先の専攻と自分自身について十分に理解し、自分が興味を持ち、自分に適した専攻であるかどうかを確実に把握する必要があります。

私が学んだ痛い教訓をお話ししましょう。私は C 言語の試験で 98 点を取り、コンピューター サイエンスが自分に向いていると感じたので、専攻を変更しました。

10 年前、私は 211 大学でコンピューターサイエンスを学びましたが、今はコンピューターの専門家ではありません。

大学4年間で何をしたいのか、しっかり考えましょう！ ！ ！より良い発達を望むなら、毎日ゲームをプレイしないでください。 ！ ！もっと読書し、もっと勉強し、もっとインターンシップをしましょう。

清華大学でコンピュータサイエンスの学士号を取得し、CMU の修士課程に入学した Weng Jiayi 氏は次のように語っています。

自分が何をしたいのかを見つけることは、他人の期待よりもはるかに重要です。トレンドに盲目的に従わないでください。自分に合うものが一番です。諦めるべき時には諦めてください。

北優コンピュータビジョン（AI）学際大学院、学部生向け一級奨学金：

大学4年間は、「大学は楽」という神話を信じず、専攻が自分に関係ない、あるいは専攻が期待していたものと違うという理由で「なんとかやりくりする」という悪循環に陥らないでください。チャンスがあれば、自分で勉強して専攻を変えることも検討してください。

NOIPer、学部では経済学を専攻、留学後コンピューターサイエンスに転向、Amazon インターン:

できるだけ早く、科学研究をしたいのか、それとも仕事を見つけたいのかを決めてください。これらは 2 つの異なる人生の方向性です。

仕事を探している場合、職種によって必要な知識が異なるため、自分のキャリアの方向性について明確に考える必要があります。

ソフトウェア エンジニアはコードを書く傾向があり、プロジェクト マネージャーとソフトウェア エンジニア マネージャーは管理志向が強い傾向があります。自分のキャリアの方向性を明確に考えることで、特定の分野でさらに勉強し、自分自身を向上させるための方向性を見つけることができます。

コンピューター業界が気に入らなければ、それは大きな問題ではありません。ただし、辛抱強く学習できず、困難な問題に穏やかに直面することができる場合は、できるだけ早くキャリアを変えることを検討し、お金を稼ぐ必要がない限り、自分自身を抑えることをお勧めします。

「他の人を真似することを恥ずかしくないでください」

Tsinghua大学を卒業し、コンピューターサイエンスの学士号を取得しています。現在は博士号候補です。

比較的言えば、国内（中国の）情報はまだ完璧ではなく、最先端の情報の多くはまだ英語であるため、最先端の検索ツールを使用してください。

別のことは、模倣が悪いことだとは思わないでください。

当時、私のクラスメートの多くは自分のコードに自信を持っていませんでした。

究極の質問8：経験豊富な人々からのいくつかの提案があります、私はあなたがそれらを受け入れることができることを願っています

「同じスコアで、City> School>メジャー」

上海ジアオトン大学のAIの博士課程学生：

AIは良いですが、あなたに合ったものは最高です！ 10年以上前、コミュニケーションと金融は社会によって追求されたホットなトピックでもありましたが、給与は必ずしも大学で専攻を選択するための最良の基準ではありません。

一番いいのは、専攻を選択する前にあなたの立場とあなたが望むものを理解することです（高校生にとっては困難ですが、それについて考えるよりも考える方が良いです。）

さらに、同じスコアで、City> School> Major（結局のところ、教育とは学校で学ぶことだけではありません）。

ヤン・ジュンチ、上海ジアオトン大学のコンピューターサイエンス准教授：

学校を選ぶときは、専門的な要因についてもっと考慮することができます。

「興味がなければ、落ち込んでしまうかもしれません。」

経済学の学部長であるノイパーは、留学後、Amazonインターンを勉強した後、コンピューターサイエンスに切り替えました。

早めに雇用の準備をしてください。

アカデミックパフォーマンスに加えて、コンピューター業界は、これらのことをWebサイトに作成して表示することもできますが、少なくともインタビュー中に話すことができ、実際に使用できるプロジェクトを行う必要があります。

これらのことは、質問を実践し、急いで行うことができる他のインタビューの知識をレビューするようなものではありません。

Tsinghua大学を卒業し、コンピューターサイエンスの学士号を取得しています。現在は博士号候補です。

重要なのは、興味がないかどうかです。

したがって、試験を申請する前に、このメジャーの人々が何をしているのかを見てみましょう。

あなたが学ぶことを決心しているなら、夏休み中に関連するプロジェクトと同様の研究について学び始めてください。

コンピューターサイエンスの学士号を取得してティンフア大学を卒業し、CMUの修士課程に認められているWeng Jiayi：

AIのCV方向はやや内向的ですが、他の方向は大丈夫です。しかし、AI全体は、他の領域と比較して、依然として多少内向きです。

あなたが本当にAIの分野で働きたいなら、あなたは理論を学び、実験をし、論文を書くべきであるだけでなく、システムエンジニアリング能力の育成にも焦点を当てるべきです。

シンガポールで学び、コンピューターサイエンスを専攻し、人工知能を専攻しているZhihuユーザー @正宗唐十六：

前もって言語をプログラミングするために、自分自身にCとPython（入場前）を教えることをお勧めします。

また、人工知能の分野でのリアルタイム開発に注意を払い、最近新しいテクノロジーが開発されたかどうかを確認する必要があります。これは、視野を広げるだけでなく、焦点を合わせたい領域を選択するのにも役立ちます。

「体は革命の首都です」

Huawei Noah's Ark Labの技術専門家、Wang Yunhe：

より多くの水を飲み、より多くを運動し、より多くを休ませます。

付録：強力な人工知能/コンピューターサイエンスの専攻を持っている大学はどれですか？

最後に、過去2年間で多くの注目を集めてきた「コンピューター専攻」に関して、有名な英国のサードパーティ組織の時代の最近リリースされた基準によると、一部の大学はAレベルのコンピューター分野で最終選考に残っています。

A+カテゴリ：

Tsinghua University、北京大学、中国科学技術大学、Zhijiang University、Shanghai Jiaotong University、南京大学

カテゴリA：

フーダン大学、サンヤットセン大学、フアズン科学技術大学、セントラルサウス大学、ハービン工科大学、南東大学、Xi'an Jiaotong大学

Aクラス：

中国の電子科学技術、Xidian大学、ウハン大学、深Shenzhen大学、ダリアン工科大学

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