離年薪百萬最近的大學專業(yè)，正在淪為新“天坑”(3)
可以說，就讀計算機專業(yè)學生會吃的苦頭，人工智能專業(yè)的學生也要跟著吃一遍，甚至更多。
比如寫課后作業(yè)，學生們不是當“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“江洋大盜”，打劫大佬的代碼，試圖蒙混過關，開一百個標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”等各種報錯在風中凌亂。
更慘的是，在許多層次偏低的高校，課程體系設計并不完善，只是照葫蘆畫瓢開設了人工智能導論、機器學習等基礎課程，學生四年所學不僅雜亂還膚淺，被吐槽是只會數(shù)據(jù)煉丹的“調參俠”：
我們就是把計科和電子的專業(yè)基礎課都學一遍，再把機器學習“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。
究其原因，由高校人工智能相關專業(yè)老師學生等創(chuàng)建的開源組織Datawhale發(fā)布的《2023中國人工智能人才學習白皮書》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、教學內容過時與教學方式固化[9]。
像關于人工智能發(fā)展史、機器學習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實操的老師們指導一個應用落地，大家就犯怵了。最后學生被老師“半散養(yǎng)”——雜活是要做的，但指導和資源是沒有的：
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