全部回答 已有 3人回答

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  13*******15 2022-03-01
  建议：去复现一个project，比如一篇效果fancy并且文章已经有一定的知名度，例如去ICML/NeurIPS/ICLR上面找一些好文章。 在这个过程中你可以明白自己是不是真的喜欢AI这个方向，做算法设计或者AI项目开发很多时候就是复现顶会这样一个过程，很类似 如果你完成了这个小的项目，并且觉得将来要以此为职业。那么你可以思考一下在这个过程中，你用到了什么样的能力，比如编程、数据结构、算法、操作系统、机器学习的基础知识等等，然后再一步步学会是一个不错的选项 数学统计确实对AI而言很重要，但是在工作中不一定说你非要很高的数学水平才能做出东西。现在大量重要的方法大多偏向于intuitive，而理论的工作很多都建立在大量假设之上，并不见得是真实场景中的情况，因此简单有效还能SoTA的idea往往很有噱头…AI专业的学生想做AI的话，别管太多，干就完了 此外，AI专业还可以做啥，那可真的太多了，科技公司产品经理啥的都可以了解一下～
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  18*******52 2022-03-01
  考公。 例如，如果是做推荐的可以参与起草互联网信息服务算法推荐管理规定, 做CV的熟悉人脸识别的可以参与个人信息保护法，做FinTech的有反垄断法可以一显身手，做用增的可以参与网络安全审查办法。广阔天地大有作为。 熟悉各个公司内部情况的都知道，各个大厂都加强了监管和合规的工作，等你真的入了网信办，市场监管总局，工信部，广电总局等相关部门，你就是大厂同学们的大甲方了。 至于考公和算法哪个更卷，那就是另一个问题了，实在不济也可以和我一样回老家照料产后母猪
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  15*******83 2022-03-01
  建议：去复现一个project，比如一篇效果fancy并且文章已经有一定的知名度，例如去ICML/NeurIPS/ICLR上面找一些好文章。 在这个过程中你可以明白自己是不是真的喜欢AI这个方向，做算法设计或者AI项目开发很多时候就是复现顶会这样一个过程，很类似 如果你完成了这个小的项目，并且觉得将来要以此为职业。那么你可以思考一下在这个过程中，你用到了什么样的能力，比如编程、数据结构、算法、操作系统、机器学习的基础知识等等，然后再一步步学会是一个不错的选项 数学统计确实对AI而言很重要，但是在工作中不一定说你非要很高的数学水平才能做出东西。现在大量重要的方法大多偏向于intuitive，而理论的工作很多都建立在大量假设之上，并不见得是真实场景中的情况，因此简单有效还能SoTA的idea往往很有噱头…AI专业的学生想做AI的话，别管太多，干就完了