離年薪百萬最近的大學(xué)專業(yè)，正在淪為新“天坑”(3)
可以說，就讀計算機專業(yè)學(xué)生會吃的苦頭，人工智能專業(yè)的學(xué)生也要跟著吃一遍，甚至更多。
比如寫課后作業(yè)，學(xué)生們不是當(dāng)“代碼裁縫”，去 CSDN、Stack Overflow 等專業(yè)論壇里找代代相傳的答案；就是當(dāng)“江洋大盜”，打劫大佬的代碼，試圖蒙混過關(guān)，開一百個標(biāo)簽頁就為解決一個非常簡單的文件讀寫或者環(huán)境配置問題。
而學(xué)生 debug 時更是血壓一次比一次高，披星戴月熬夜到凌晨三四點是家常便飯，最后發(fā)現(xiàn)不是代碼跑完但忘記改目錄，就是運算平臺顯存不足，獨留自己和“No such file named”“CUDA Out of memory”等各種報錯在風(fēng)中凌亂。
更慘的是，在許多層次偏低的高校，課程體系設(shè)計并不完善，只是照葫蘆畫瓢開設(shè)了人工智能導(dǎo)論、機器學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)課程，學(xué)生四年所學(xué)不僅雜亂還膚淺，被吐槽是只會數(shù)據(jù)煉丹的“調(diào)參俠”：
我們就是把計科和電子的專業(yè)基礎(chǔ)課都學(xué)一遍，再把機器學(xué)習(xí)“西瓜書”拿出來粗略講一講，最后敲代碼不如計科，做芯片又不如電子，多而不精，面面蜻蜓點水，每一樣都差距甚遠(yuǎn)。
究其原因，由高校人工智能相關(guān)專業(yè)老師學(xué)生等創(chuàng)建的開源組織Datawhale發(fā)布的《2023中國人工智能人才學(xué)習(xí)白皮書》就指出，人工智能人才培養(yǎng)錯位的三個主要問題就是：缺實踐、教學(xué)內(nèi)容過時與教學(xué)方式固化[9]。
像關(guān)于人工智能發(fā)展史、機器學(xué)習(xí)原理這樣的理論課程，教師可以很快上手教課，但是，讓不熟悉AI實操的老師們指導(dǎo)一個應(yīng)用落地，大家就犯怵了。最后學(xué)生被老師“半散養(yǎng)”——雜活是要做的，但指導(dǎo)和資源是沒有的：
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