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大幻影19考研双非考生282分上岸北邮「经验分享」
全文9000多字，阅读完成大概需要5分钟尘埃落定有一段时间了，自从复试回来一直在庆祝和忙其他事情，这才终于静下心来记录一下这段历程。话不多说，先放一张楼楼的帅照，嘿嘿，文末有惊喜，请耐心阅读！说明一下我的总体情况，本科山东农业大学（大家所说的双非），计算机专业，初试分数282分，数学考了62分（政治67英语61专业课92）。应届考研报考北京邮电大学网络技术研究院4组计算机技术。直到复试名单出来之前，一直认为自己没有丝毫希望进复试，完完全全没有准备复试。我所报考的组共19人进入复试，我的初试成绩排第18名，只录取13人（复录比高达1：1.46+）。知道自己进复试之后，抓紧复习了一周多点的时间（期间阑尾炎缠身），最终英语听说能力第2名（9/10分）、笔试第1名（21/30分）、综合面试（机试+面试）第1名（59.46/60，也是全院最高分，机试题全对）、复试成绩第1名（89/100）、入学总成绩第3，成功上岸。先说自己的复试，再说自己的初试。因为我知道我只有复试值得大家借鉴，感兴趣的可以看一下关于我的初试，主要是聊一些我犯过的一些忌讳，给大家敲响警钟。然后最后的时候再讲一下自己的心路历程（关键是记下来给自己看）。真没想到两个月前还在床上躺着默默流泪的我现在会被几位学弟学妹催着写经验贴……惭愧……复试：复习一周拿复试第一回想起来自己也觉得不可思议，3月20晚上知道自己进入复试，3月21犯阑尾炎，连续打了5天吊瓶，其中2天凌晨都在医院急诊，3月26日就要到北京，次日就要复试报到，最终复试总成绩第一名，感觉非常玄妙。总结四个字就是：抓大放小。复试顺序是：机试和笔试在同一天，上午机试，晚上笔试，隔一天后下午进行面试（包括英语听说能力、专业面试）。机试：北邮复试的机试和面试是最重要的，机试在我心中的权重仅次于面试，但是在有限的时间内面试除了简历之外的确不太好做太多准备。准备好自己的简历和材料后，正式复习机试。看了一些机试的辅导视频，先了解北邮机试的环境（IDE、OJ的使用），题型，紧接着就是随视频一起做历年的一些题目（做了不多，顶多20题，大多都很基础，时间太紧了，做不了太多），每次看题之前先要自己动手敲一遍，可能40%的时候都是能自己A出来的，这时候再看答案可能会开阔一下自己的思路，甚至找出他人方法的一些不足。最后总结一下该类题目的规律方法（比如字符串处理用string vector可能会更加方便，比如碰到01字符串相消问题，应该首先想到把0全替换为-1），总结一下各库函数的使用（我在考前把自己认为能使用到的库函数写在一个word里进行了总结，事实证明很有用，能提高不少编程速度），如果有的时候不方便接触电脑（比如输水的时候），强烈建议《王道考研机试指南》，我就是利用打吊瓶、在高铁上赶路的时间看完了半本这书，我认为它对我的帮助很大，很有价值（不是所有的题都要看，结合历年真题，自己总结机试爱考什么，尤其是复习时间严重不足的时候，一定要抓大放小）。在机试的前两天，得知今年政策有变：机试不再允许携带纸质材料了。大家都哀声一片，但在我看来并不是坏事。纸质材料对大家机试的提升是毋庸置疑的，一些模版题目，哪怕是现从书上找，现学，我相信也能在考场上敲出来。这项政策的改变将严重影响我们的编码水准，那么换一个思路来想，老师不会为难我们，老师不希望我们4道题全都做不出来，所以我得出一个结论：题目难度会下降，侧重点应该会在基础题目上。所以仅剩的两天内，我直接跳过了动态规划等难度较高的算法题，在熟练掌握了各种字符串处理、数组处理、库函数的灵活运用等基础问题后，我又复习了几个关键算法的实现，比如Dijkstra算法、Floyd算法等。这些算法的基本思想我们在初试复习中多多少少留下了一些印象，所以在实现这些算法时，要着重体会一个算法从基本思想到最终实现这个生产过程。终于到了机试考场，不出我所料，今年的题目难度的确有降低。前两道题基本上只要有点基础都能做出来，20分钟内搞定。第三道题是库函数vector的使用，其中有个点是关于vector.erase() 方法的具体使用，我实在是没能想起来，所以在vector的基础上避开该方法的使用，开辟了一个新的vector，手动遍历，然后存放截取后的vector。所以说，考场上碰到不会的点不要慌，换一个思路就可以了，条条大路通罗马。唯一可以说有点难度的就是第四题，是一个最小生成树的模版题。没有了书本材料的加持，做出这个题的同学还是少数。大部分人都知道最小生成树用Prim算法或者Kruskal算法解决，但大家实现起来遇到了各式各样的问题。这个问题的确戳到了我的复习盲区，我没有实现过最小生成树算法。凭借对Prim算法的理解，一步一步进行尝试，每写几行代码都要用注释把自己的思路理一下，最终在临考试结束的最后1分钟内，惊险Accept，4道机试题全部pass，而且4道题加起来只提交了5次，罚时比较少。说实话，最后一道题提交的那一刻手都是颤抖的，因为心里很清楚只有这一道题还算有区分度。出了机试考场心情舒畅。机试结束后我觉得自己稳了九成，因为自己对自己的专业面试和英语听说能力有充足的信心，而且由于本科时专业课都认真听讲，成绩也还不错，笔试心里有底。至于机试结果：题目的确简单，但19个人里才只有2个人全A。笔试：总体来算只拿出了20小时左右的时间来看笔试相关的内容。笔试6选4，我选了我大学里学过的比较熟悉的几门课：数据库、人工智能、计算机体系结构、软件工程。复习方法就是笔试前的两三天开始看北邮该门课程对应的PPT（人工智能只有参考书没找到ppt），迅速看完，主要是唤起自己本科学习的回忆，对一些主要知识点迅速回想以及记忆，一些比较偏的知识点（老师没标红的）只是扫了一眼，印象微乎其微，印象中没学过的知识点直接跳过，没时间从零开始学习某个知识点。临笔试最后的2个小时，去百度了几份非常基础的选择题拿来做做练手（笔试只考选择题填空），结果跟我设想的一样：老师并没有太多时间和精力设计笔试题目，大部分都是从网上直接搜集的。就是这两个小时做的人工智能和数据库的题目，笔试时考到了5道左右的原题。真正的笔试过程没什么好说的，也没有什么惊险刺激一说，一个小时的考试时间，动作快一点，做成啥样就啥样。做到几个原题还是喜出望外的，在考场上泛起了猥琐的笑容……考试结束前20分钟就做完了试卷，但没有提前交卷。做完了也耐下心来仔细检查了一下，查出了几个小错误。那些着急走的同学，不懂为什么会这么着急，我心想省出十几分钟来并不能对自己的面试有什么提升。面试（包括英语听说能力和专业面试）：说实话，面试才是真正的重中之重中之重中之重。江湖上流传着一个传说：只要老师面试阶段觉得你表现突出，想要留下你，那么即便你初试、笔试、机试做的不太理想，那么老师也会把你的面试分数拔的很高，留下你。英语听说能力的准备：每所学校对考生英语的考察侧重点有所不同，甚至我所面试的学院每个组老师的要求也不同，这些都要事先了解，并且做出充分的准备。我们组英语的考察形式就是一个2分钟左右的自我介绍+简单的英语问答。英语的权重甚至低于笔试，只占复试的10%，虽然不重要，但也需要提前准备，而且需要掌握方法。在出发北京的倒数第三天，我自己写出了一个中文版的自我介绍，直接用翻译软件翻译成了英文，然后在自己的能力范围上进行了一定的润色，但自己觉得这样远远不够，于是从某鱼上找了一位比较精通英语作为批改的小姐姐，花了10块钱，付费请她加以润色并且替我通读一遍（检查自己有没有发音上的错误），最终稿就这样形成了。最终稿形成之后，每天早上和晚上都会腾出半小时左右的时间来进行背诵，雷打不动。等背熟的时候，找了自己的小伙伴进行模拟面试，这时候要注意自己的肢体动作、表情、眼神（最重要），要跟面试官形成一种互动，一定不能让面试官认为你是在背。专业面试的准备：得知进入复试后的整整两天时间，除了精心雕琢我的简历外，什么事都没有做。这么做首先因为深知面试的重要性，其次因为我们实验室的老师在我们初试成绩公布之后就在群里提醒我们说最好把简历提前发送到她的邮箱，不过我自认为完全没有希望进入复试，所以没有发送。所以第一件事就是做好我的简历。至于简历的重要性：除了提前发送给老师让老师提前了解你以外，在面试时，纸质版简历会提前交到老师手中。这个时候老师在你面试时会翻看你所提供的材料（包括但不局限于简历），从而根据你的材料提出相应的面试问题。这样的话可以把面试的主动权把握一部分在自己的手里。材料不必只是一页纸，我的材料就比较详细（一共26页）。做这种资料册的时候一定要注意把自己的优势突出出来，比如我本科阶段参与、主持的项目比较多，我就把项目展示紧随在简历后面，在整本材料的前部分。做完排好版之后，我特意找了一位关系较好的本科老师帮我审了一遍，老师对我提出了一些小建议，非常有帮助。回去修改完，成稿就形成了。附上我的资料册目录，赞多的话放出完整版。目录反面是简历（一些个人信息隐去）：虽然页数很多，但实际上大多数都是自己所写的项目的页面展示、证书照片等，我认为文字性的内容不宜过多，老师来不及看。之后我打印了8份我的资料册（绝对够用了），而且我打印的是黑白的。因为根据我的经验，老师其实不太喜欢彩印（大概是因为成家立业的老师们比较勤俭节约，本科阶段数次帮班里交作业的时候得出的结论），彩印的价格远大于黑白印。这一点的话大家信则有不信则无吧！准备完简历之后，就全身心投入到机试、笔试的复习中了。等到再准备面试，已经是临面试的前一天。一天时间里，我对老师针对我的简历可能会提出的一些典型问题作出了模拟回答，并且写在了我的手机备忘录里。不过说实话，我准备的这些问题，面试中基本上一个都没有问到。正式面试：首先进行排号，我的排号比较靠后，所以说我利用这些时间反复背诵自己的英语自我介绍，然后问问前面的同学老师都问了什么问题。前面出来的同学都说老师并没有问他简历上的项目，全是问的专业课知识。我有点慌，因为我准备的问题全部都是项目相关的，初试考的专业课我并没有拿出时间来复习。但理智思考了一下：瞥到过他们的简历，大多不是太丰满，项目也很少或者很简单，所以有可能老师对他们的项目并不感兴趣……老师才直接问的专业课。如果我是老师，一定会对我自己的项目感兴趣而且多问几句的。我的材料由一位师哥帮我提前交给了老师，我拿着我的Android调试手机进入了会议室（想要把手机上的项目直接展示给老师，但实际上并没有用到）。进门后最近的座位就是我的座位，示意图真的比较紧张，虽然的确很有把握……进门前先敲了门，进门后跟老师问好，老师示意我入坐。入座后，把紧张的小手放在了膝盖上，老师看不到（如果很紧张，尽量把手放在老师看不见的地方，不然会不由自主的做一些小动作）。之后老师说让我进行英语自我介绍。深吸一口气，不打磕绊的把自己介绍完毕，期间一直注视、扫视着老师，跟老师进行眼神上的沟通。自我介绍完毕，老师问What’s your favorite course?稍微有点慌，以为自己介绍够了2分钟后就不会有问答环节了。稍作思考，并且把老师问的问题重复了两遍（这是不对的，最好直接回答，我紧张了），回答: “Design Mode”。紧接着看到老师诧异的表情，可能老师的确没有准备这门课程相关的问题，所以没有继续这个问题向下问。英语听说能力正式结束，松了一口气。开始专业面试。英语自我介绍期间，一个老师听我介绍，另一个老师在翻看我的简历。观察表情，老师的确对我所提供的材料产生了一定的兴趣，我就不紧张了。之后老师问我的问题比较细致而且数量也比较多，但其实都很简单，整整20分钟的面试，可能17分钟都在问项目方面的问题，3分钟问了几个数据库课程方面的问题（关于范式）。说几个还有印象的面试题吧。第一个问题问的我Android的四大组件，说实话，没有完全回答正确，但的确是答出来两个，上次开发Android app还是在一年多以前，复试复习时间紧也没有来的及回看项目，的确是遗忘了。这个时候千万不要瞎说，我跟老师说时间久了，遗忘了。之后又问我自己有没有服务器、问我服务器是什么服务器、多少钱一个月、开通了多久、干什么用、在一个包括前后台的Android app里，都用到了什么技术栈、域名申请流程、备案的流程、本科实验室里参与运维了哪几台服务器……这些问题自然是对答如流，而且从这些小问题里不难看出老师的思路：老师没有在问一些深层次的问题，更多的是项目上的一些细节，目的一定是为了知道我写在简历上的项目到底是不是自己做的，所以心里就有底了，越来越有自信。即便遇到不会的问题也丝毫不慌，因为明确了老师提问的目的后，我相信即便有个别问题回答不上来，我也能从其他问题中让老师相信这些项目是我亲身主持、开发的。本科阶段参与的项目虽然技术含量的确没有那么高，但的确是自己放弃了无数个假期时间留校，耗费时间和精力做出来的，所以有些细节记忆还是比较深刻。之后也问了几个问题，有个别没回答上来，但我根据老师提的问题往这个问题相关的、我能回忆起的话题进行牵引，把握起面试中的主动权，（比如有老师问我怎么加入的本科实验室、什么时候加入的实验室这两个问题，自然牵引出我假期自愿留校开发项目的意图、很能吃苦的经历，顺带老师也问了几个这方面的小问题……）之后成功让老师相信这些项目的确是我做的。还有些其他问题： 1.Java中的堆栈有什么作用？2.Jsp中的内置对象？3.对SSH框架有没有了解？4.数据库原理中事务的四大性质？前两个问题完全遗忘了，稍加思索，试着回答了一下，看着老师表情不大对立马收手，说老师这个问题我的确不了解，我还是不瞎说了。第三个问题回答说：“了解，但现在SSH可能比较落伍了，维护老项目才用得着，现在大家更喜欢用SSM、Spring boot这些写Java后台……”。被老师打断，老师说SSH的确老，但是一些新框架你没有使用过，有什么用呢？连忙回答自己使用过SSM，而且正在看一门Spring boot相关的课程，老师便也没再问。而第四个问题应该是我应对的最好的。“老师，关于事务的四大性质，书本上文字性的内容我可能记忆不太清，我可以结合自己的了解谈一下对事务的看法吗？”，“可以，就是想听结合你自己的理解”，“在我的应用中事务是几个数据库操作的集合，这些集合是不可拆分的，如果某个事物中含有两项操作，要么一起发生，要么就都不发生。如果第一个操作执行过程中发生了错误，那么第二个操作也不将执行。一旦产生错误，事务会进行回滚操作，回滚到事务发生前的状态”。就这样，不知不觉，20分钟过去了，老师告诉我这样就可以了，面试结束，回去让我通知一下在外面的同学们，说复试是差额复试，如果被刷不要太失落。我说：“好，谢谢老师。”随后起身，“老师，我还想最后说一段话。我知道今天许多问题我回答的不尽人意，我认为今天面试自己发挥的不太好，没有把我最真实的水平体现给老师。但是我想说，如果我有幸能加入贵中心，我有十足的信心可以成为一只领头羊，尤其是项目方面，我自信我是一个可以扛起大旗的人，希望老师可以给我这个机会。”说这段话的时候其实没有说空话，自己的确是有这个信心。我相信我那时的目光是十分坚毅的，我相信我那时候身边是有一股强大气场的。听到这段话后其实几个老师的表情已经不再那么严肃，有一个老师甚至已经笑出来了。老师也回应说：“好，回去等通知就行了。”我将要走出会议室的时候，突然想起来忘了说什么，赶紧回头补了一句“老师，我机试4A！”老师这时候是真乐呵了，说“好好好！我们还没看哪个呢”。然后老师再见，步出了门外。（mdzz 怎么写的跟自传似的 无所谓了 让大家感到身临其境吧）至此整个复试就正式结束了。最后面试还有一个点强调一下：不要老师问什么你就只答什么，如果整场面试老师发言的时间比你还长，那么这场面试成绩一定不理想。每个面试问题都没有固定的答案。要试着在某个问题的回答上适当的引申，把老师指引到你擅长的领域，掌握面试中的主动权。但一定要先正面回答一下老师的问题，再去加以引申，不然就是答非所问了。————————4.27更————————跟一位师哥在知乎上的探讨引发了一些关于面试的思考。师哥说：回答问题的时候不要进行引申，防止自己把自己带到坑里去。这是一种更求稳的做法，如果对自己水平不自信的话，就把侧重点放在答好老师的问题上就可以了。当然，即便是只回答老师提出的问题，也尽量把答案丰满一些，不要太简短，比老师说的话还少。———————————————————复试结束走出会议室，回顾整个复试过程，对自己的表现还是总体满意的。不留遗憾了。复试结束已经是晚上20:50了，跟小伙伴一起回到了宾馆，把手机开到最大音量等待死亡电话……熬到1点没有等到死亡电话就睡着了，第二天上午也没有接到，就说明应该是拟录取了。当然，等到最终拟录取名单正式出现在学院官网上，心才真正踏实。关于初试：关于初试我实在是没什么好说的，我总分只超过A区国家线12分，数学单科只超过3分，考的很差。只能跟大家提一下初试备考期间我所犯下的忌讳：自己高考的时候给自己压力太大，曾神经衰弱。导致考研的时候过份注意自己的心态调整以及劳逸结合。心态调整的太松散，心情太放松，太轻敌，整个备考期间没有适度紧张。给自己定的目标太低，就觉得数学80+，专业课100+就能稳稳上岸，但自己打错了算盘，考试这件事情大家都有发挥失常的时候，假如自己本身的目标就是要考120分左右的高分，那么哪怕发挥失常低个20分也不会影响自己的录取。感情这种不确定因素的确会成为考研路上的一个绊脚石，劝大家备考期间在一起的坚持住，单身的忍住。我一样都没做好。“知止而后有定，定而后能静，静而后能安，安而后能虑，虑而后能得。物有本末，事有终始。知所先后，则近道矣。”太重要了。不要想着4月份在疯玩5月份立马转变学习态度进行学习，调整进入学习状态是一个过程性的问题，要一步一步规划好，循序渐进的把自己调整到学习的最佳状态。有条件的话一定要找一个踏实肯干，学习有劲头的研友，最好能带带自己的。数学一定要做题，而且做题也要讲究方法，一定要系统化的模拟考试。我在数学模考的时候还是没有严格要求自己，总是把一张卷子分散成好几次来做，所以效果不明显（这一点不展开赘述了，其他贴都有很详细的数学备考攻略）。关于北邮专业课。803真题还是少，一定要把803做完之后去做408，不要觉得把803几张卷子研究透了就够了。由于时间规划不合理以及自己的懒惰，我后期没有拿出时间来做几套408。保重身体。自从6月份开始我可能每个月中十几天都在吃药，频繁的感冒、嗓子发炎，都是阻碍我学习的重要因素。不要耗费太多心思在外貌打扮上。头发不用勤洗。相反地，如果你在备考期间很注重自己的个人形象，可能你要给自己提个醒，自己是不是没有真正静下心来。不要只看成功者的经验贴，多听听考研失败的学长学姐总结出的经验教训，毒鸡汤不易喝太多。心路历程这段写给自己的。初试备考中的那些我所犯过的忌讳，前面也都交代过了。我还记得初试期间在考场周围的饭馆里吃饭，老板的七八岁小孩跟我说“欢迎下次光临”。初试结束是坐大巴返校的，坐在大巴上非常迷茫，跟身边朋友说数学顶多五六十分，大家还都不信。打电话给我妈没有打通，给我爸打的。我说，爸，没戏了。我爸说，学霸都这样！考完就说自己没戏了！其实稳得不行！我简直破涕为笑，我说wocao我是真没戏了哈哈哈哈！我爸也没有埋怨我什么的，就说不行就再来一年呗。真的当时眼泪在眼里打转，回想这些年来，爸妈在学业上从来没给过我什么压力，基本放养型，督促都很少，基本全靠自觉。但我一旦想学，他们一定会帮我营造最好的学习环境。直到初试成绩公布，都是半欢喜半忧愁，玩也没怎么玩尽兴。经常夜不能寐。有天晚上做了一个梦，梦到我奶奶给我找了个半仙，给我开了个偏方，要我自己手动叠五只小船，然后用油锅炸黄，然后捞出来，控下油，在屋外烧掉，就能考上。做完就惊醒了，赶紧在手机备忘录里记下。初试成绩公布的前几天照办了这件事（有点迷信，但的确是寄托一个好的念想吧）。初试成绩公布后才是真正的焦虑，我所报考的组别建立了QQ群，有热心同学利用群投票帮大家统计了成绩，以便个人能够对自己的成绩做一个定位。我的成绩在专硕里排二三十名，按照往年的分数以及复试人数，断定自己完全没有希望了（后来才知道有人瞎投）。在初试成绩公布到国家线公布这段时间里，做的事情不多：堕落、迷茫、寻求安慰、调整心态、试探性寻找调剂以及为二战做准备（更多的是心理准备，书也借了几本）。高数十八讲借来了，线性代数网课也看了几节。着手准备了毕业设计，希望能尽快完成毕业设计然后以便尽早投入二战复习。那时候就反思自己，觉得2018年真的是迷失自我的一年。考研这件事情，考不上的话就是自己水平不够，修炼不到位，没有给自己找太多其他理由。既然水平不够，那就再修炼一年呗！在反复思考下，终于算是说服了自己。3.15国家线公布，漫不经心的看了一眼，还跟家里说了一声，意思就是：看！我数学考了62还过了国家线，明年一定有信心。内心想着一心二战，但真的有许多长辈过来劝说，既然过了国家线就试探性的找一下调剂吧。开启发邮件之旅。漫不经心的做了一份很山寨的简历，开始发邮件。282的分数，没有几个老师真正打开我的邮件看，发了几封石沉大海，搞得自己心情很差。再也不想继续找了，不能影响我二战的心态啊哈哈哈。3.20左右先是公布了院线。专硕的院线竟然跟国家线一样，是我从始至终没有预料到的。虽然还是没抱希望进复试，但心情美丽了一些。晚上看到群里发布了群公告，说复试线出了，抱着观望的态度打开了网站。看到我所报考的组复试线278，整个人懵掉了，不合常理！因为根据投票结果是不可能进复试的！这时候才想到有人乱投票，混淆视听。反复确认高于278就可以进入复试，在实验室里大吼一声“我*，我进复试了”，实验室的师哥师姐、学弟学妹竟然给我鼓起了掌。哭着给我妈打了电话，哭一半是因为激动（你们能体会原本生活一片灰暗，突然有了一丝希望的感觉吗？），一半是因为留给自己的复习时间只有一周了，利用一周之内逆袭，似乎是不可能的事。之后又给关系比较近的老师报了喜，收获了许多鼓励和祝福。迅速调整好状态，等到复试名单出来之后，发现除了前几位分数很高，从第5名（共19人）开始，大家分数差距在40分之内，胜算更多了。老师在群里说今年复试可能要刷不少人。可是复录比已经不是我考虑的内容了，如果不是复录比比较高，那我就没法进入复试了。争分夺秒，没时间担忧了，这一周要拼命，不留遗憾。……分割线……这周过的太快了，太充实了。复试也恍若一瞬，原来剧情可以反转的这么戏剧化。我的考研之旅结束了。从“无颜面对江东父老”到“衣锦还乡”，恍若隔世。一路走来崎岖不平，收获的远远不止“考上了”三个字。有些错误、教训，会铭记一辈子的吧。我爸把家里藏了12年的好酒拿出来喝掉了。回想准备复试的那一周忐忑不安的心情，其实自己可以更自信一点的：我本科阶段专业课学习认真、基础好、编程作业按时完成，实训常常带领小组成员夺第一，课下也会买网课跟着刷一些算法题，加入实验室之后基本上没有假期……回想起来，我在整个大学阶段里没有荒废过的时光，都是在为我的复试打下基础。大学，还是不易荒废呀。各位，共勉。编辑于 2019-05-10授权转载，原文地址：https://zhuanlan.hu.com/p/63338889嘿嘿，感谢楼楼的转载授权，想看楼楼更多图片吗？想了解楼楼在研究生阶段的生活怎么样吗？话不多说，作者直接放图！帅气逼人！楼楼在唱歌比赛 图一多才多艺的楼楼！！！优秀的楼楼，斩获冠军！！！作者在最后祝福楼楼在研究生阶段取得更大成绩，收获更多精彩！生活幸福，科研顺利！！！也祝福天下的考研学子在人生路上收获属于自己的精彩！！！更多精彩，请点击关注
卡瓦斯“新基建”呼唤AI人才 百度上阵补缺口
“新基建”已成为热门话题，而人工智能这一重要组成部分也寄予厚望。最近发布的行业报告显示，今年第一季度“新基础设施”在七个相关领域的总体排名与2019年第一季度相比增长了42.96％。其中，人工排名等在线位置的增长智力超过40％，高端人才短缺。作为人才培养的主要阵地，高等学校批准了在2019年在全国35所大学中建设第一批“人工智能”本科课程的计划。相对稀缺。尽管公司在AI领域拥有丰富的才能，但他们无法全职授课。如何培养“新基础设施”所需的大量AI人才成为一个问题。就业需求高，薪水高，但很多学生对此一无所知在国家内战的“大流行”期间，以视觉温度测量，智能出站机器人和无人运载工具为代表的AI产品表现良好。使用人工智能来改变世界，这一代年轻人充满了异想天开。北京邮电大学广义实验室的一群学生经常组成团队参加以AI为主题的比赛。他们以北京2022年冬季奥运会提出的口号“技术冬季奥运会”作为初始设计，使用SSD神经网络和Mono-Depth神经网络进行建模，并结合了百度开源深度学习平台飞舞的语音技术，他们设计了盲人眼镜，可以帮助盲人运动员独立完成起床，清洗，外出和到达赛场的所有任务。他们还成功地将机器视觉定位技术应用于地铁列车的操作系统，以改善传统的依靠答录机实现准确停车的地铁。该原型已经在沉阳和重庆进行了测试和发布。“在人工智能领域，来自世界各地的学者不断地更新科学研究成果。”北京邮电大学数据科学中心广泛实验室的指导老师杨扬表示，教学人工智能对教师有很高的要求，教师的水平需要跟上技术发展的步伐。速度。他先后在北京邮电大学开设了两门与人工智能相关的课程，分别是“深度学习原理与应用”和“数据科学与技术”，吸引了许多不同专业的学生。杨扬对学生说：“人工智能是一个非常流行的方向。它的应用是多种多样的，每个行业都是不同的。我不能在一门课程中涵盖所有行业，但是我希望基本原理很明确，希望每个人都可以提醒您，此课程为您将来遇到其他行业的相关问题提供了提示。”许多学生对AI感兴趣，因为他们听说AI对就业的需求很大并且薪水很高，但是由于缺乏科学指导，所以许多学生对AI的了解很少。在广西科技大学的教室里，一位学生曾经对胡洁老师说：“老师，我只想学习AI，我不想学习Python（一种计算机编程语言）。”胡洁无奈地回答他：“你知道人工智能的底层是什么吗？它写在什么上？你甚至不知道这一点，并且想学习人工智能，这怎么可能？”作为一个跨学科的新兴技术领域，人工智能专业的知识系统涉及计算机科学，数学，神经科学，统计学，仿生学，心理学和其他学科。由于该领域太新，并且与单个领域中的大多数课程不同，因此使教学更加困难。计算机部门有很多AI老师。一位当地大学的老师说：“许多人刚接触AI。”Yang Yang特别希望教给学生在AI领域他所知道的一切，但是由于每个学生的领域不同，他常常只能将学生指向一个方向。在教室里，他将自己定位为“足球教练”，并告诉学生在遇到问题时如何应对。杨扬提倡将科学研究纳入教学过程。当他带领团队参加主题竞赛时，他将设计自己发现或想到的想法作为实验案例，并将其带到课堂上讲解并为学生提供灵感和培训。人工智能的突破需要更多的数据，案例和场景值得注意的是，与AI相关工作的地域分布相似，一线城市大学AI专业的人数绝对占优势，北京是最多的。杨洋于2017年在清华大学电子工程系完成了博士后研究，并在北京邮电大学数据科学中心实验室工作。在清华大学期间，他可以听到许多前沿讲座。假期期间，有许多课程可供选择。学校还可以邀请大师级人物与学生分享他们的经验。仍然有困难。”北京邮电大学于2018年成立了人工智能研究所。学生可以在学校轻松找到相关资源，并有很多锻炼的机会。北邮博大实验室的成员参加了两次中国大学生计算机竞赛-人工智能创意竞赛，以及由百度和华为等公司组织的竞赛。一位好老师对学生的意义非同寻常。北邮博大实验室的成员陈凯最希望拥有一头“大牛”，因为学习人工智能非常需要指导。位于柳州的广西科技大学的资源不及一线城市的大学。学生对AI的现状和前景没有足够的了解，但是一些部门和教师特别关注AI的教学，并寻找使学生接触AI的不同机会。 。作为柳州当地的一所应用型大学，广西科技大学经常组织学生到企业实习，以找到当地的创新机会。柳州是西南地区重要的工业重镇，当地有许多著名的重工业企业。2018年，广西柳州远创电喷技术有限公司的一组学生实习发现，当公司测试产品时，现有相机在图像数据收集中不够清晰。时任广西科技大学计算机与通信学院副书记的黄金考虑是否可以借助深度学习技术解决该问题，该技术为学生提供了思想。当年11月，由关六龙，陈成奇和朱宗宏三名实习生领导的喷油器气门座智能测试装置在该公司的生产线上成功进行了测试。他们使用百度的EasyDL-零阈值一站式AI开发平台，结合数据采集设备，LED补光灯设备和其他设备，改变了企业依靠“人工肉眼+放大镜”完成的传统检查过程。目前，该设备已正式投入运行，据保守估计，每年可为企业节省60万元的人工成本。朱宗宏直言不讳地说：“如果人工智能授权不依赖大公司的技术平台，那么这个项目根本不可能完成。”“实际上，我不知道我所做的是否会成功。”胡杰老师当时在打鼓。企业标记数据是一项长期的任务。企业离学校很远，交通也不方便。学校为企业中的学生协调住宿。住宿条件很简单，但是出国留学的老师坚信学生学习AI的意义。他们鼓励学生坚持不懈，在学校发展“第二课堂”，为学校的AI学习建立基本框架，并利用学分来激励学生积极学习。基于实际的场景要求和丰富的学习资源，“双非”高校也可以在AI专业上取得突破。“人工智能比以往任何其他学科都需要更多的实践，并且需要更多的数据，案例和场景。面向应用的本科院校必须找到实际应用的机会，这不可能走清华北大的道路。”参加大学，大学，研究合作的商务人士说。假设将来每个人都驾驶无人驾驶汽车，那么对无人驾驶汽车维修技能的需求就很大。应用型大专院校在这方面创造了机会。人才培养需要多方面的努力新的冠状肺炎流行为AI的未来发展提供了一些重要机会。清华大学人工智能研究所执行副院长孙茂松分析说，当前的人工智能技术帮助工业界在未来3-5年内拥有重要的机会之窗。从整个人工智能行业的角度来看，与各种工业行业结合的核心技术发明的先驱将获得独特的优势；解决工业中的主要应用具有很高的挑战性，并将促进人工智能的发展。深入发展。在人工智能人才培养方面，大学需要探索适合学生发展的人才培养机制。杨扬说，不同的公司有不同的要求，高校希望公司可以与学校进行交流，需要什么样的人才，使高校可以专注于培训。值得注意的是，到2020年，根据教育部《高等教育人工智能创新行动计划》的要求，将接受一系列量化指标。 《计划》指出，到2020年，有必要完成100个“人工智能+ X”复合特色专业的建设；为本科生和研究生编写了国际一流水平的50本书，并在AI领域建立了50个国家水平的在线公开课程；并建立50所AI学院，研究所或交叉研究中心。企业正在积极成为“教育伙伴”。在5月20日举行的“ WAVE SUMMIT 2020”深度学习开发者峰会上，百度相关负责人介绍了飞行螺旋桨联合教育部新产业科学，产业与研究联盟为大学设置了深度学习教师培训课程和大学，并培训了1,000多所大学。 AI专业老师，支持200多家高校开设人工智能课程；全年开放算法竞赛，创意竞赛，产业竞赛三种类型的赛事，通过竞赛来促进学习，在过去的一年中共举办了50多场比赛。从参与联合培训的高校负责人的角度来看，企业可以将最前沿的工业实践和技术整合到AI课程中，工程师可以更好地了解理论和行业的应用，专业教师可以进行实践教学经验，专业的老师学习理解如果您在交流后将其传递给学生会更好。
升官记只有边哭边学过，你才算真正考过研！
个人介绍 成绩单初试总成绩：396分政治：69分英语：77分专业课一（334）：124分专业课二（440）：126分现已被北师大拟录取大家好～我是小摊，今年报考北京师范大学新闻与传播专硕，现已被拟录取。我本科就读于一所一本双非院校，网络与新媒体专业，应届生。今年北师的分数线395分，是近几年之最，我擦线进复试，然后被录取，历经煎熬和惊险。从初试出分到复试录取，这一路，早已分析形势认清现实、打算拼尽全力复试逆袭的我，觉得我的努力配得上我的“幸运”。我一直觉得人的成功需要天时地利人和，既然天时地利我们无法决定，那我就要把握住我自己能够决定的部分，也就是要拼尽全力，去抓住最后一根救命稻草。因此，即使初试擦线，我也没有放弃哪怕一丝一毫的希望，只要有机会，我就想要努力抓住。当然，幸运的是，我被录取了，我的努力没有辜负这一切。初试备考经验 引言去年三月到五月，整整14个月，我终于结束了考研这场漫长的战争。记得考研结束那天，考完440出来后，怀着沉重心情的我缓缓走出教室，待到人群散尽，一个人在空旷的教学楼角落哭了很久。我在手机上打下几行字：“我对不起任何人，但我对得起我自己。我可以结局不完美，但没有人能否定我的努力。”考研后期，眼泪变得那么廉价。那时，没有人知道，我时常偷偷在哭。我自认为我从不是脆弱的人，我也曾看过学长学姐们的经验贴，看到他们说到自己的崩溃，也曾自以为是洋洋得意得认定我已坚强到不流眼泪。然而，无数记不住的政治选择、答不好的论述题、刺眼的模拟分数以及长期累积的对自己的失望，都如洪水般汹涌而入，涌向那个自负和自卑交织缠绕的我。即便如此，我却一直认定，我没有被击垮，我也不可能被击垮。失望也好，眼泪也罢，我都没有停止过学习。我仍记得我一边哭一边背诵英语单词和传播学笔记，在拥挤的自习室趴在桌上装作睡觉其实在偷偷流眼泪，在晚自习开始前在图书馆回旋走廊跟妈妈打电话说我很好其实内心仅剩最后一道堤防。曾夜夜失眠的我，在考研的一年时间内累到每晚闭眼即睡；喜欢胡思乱想的我，在这考研的修罗场，内心单纯到仅剩学习、背书、答题。而实际上，所有这些至暗时刻，也都只是考研过程中的一个侧面。我私以为，考研不仅仅是工具理性般的结果导向。并非结果主义的我也曾天真乐观地安慰自己，就算考不上，在这漫长的一年里我也已成长太多。考研让我相信，理想主义和脚踏实地是并行不悖、浑然一体，脚踏实地是通往理想主义的永恒路径。英语 关于备考经验，我想先从英语开始说起。毫不夸张地说，我的英语考试简直就是整场垮掉。我英语考试做题顺序是： 小作文→大作文→阅读→新题型→翻译→完形。英语考试过程中，我先写完了大作文和小作文，然后开始做阅读理解。第一篇阅读真的很简单，感觉自己不到十分钟就做完了，本来心里窃喜，结果到了第二篇阅读，噩梦就开始了。第二篇阅读我第一遍就没读懂，然后就慌了，做了选择感觉没有一个能确定。实际上，越慌就越读不懂，越是读不懂就越焦急，最后恶性循环，导致我第二篇阅读之后的所有题自我感觉都很差，拿不准，导致整场英语考试完全垮掉，打乱了我平常的做题节奏。我当时真的觉得，我的考研生涯就要断送在英语上了哈哈哈。后来我也进行反思，其实就是期望高+没有心理准备导致我在考场的失误。我对自己的英语目标是80+，加之平常做英语二真题的时候错的也少，所以没有预估到考试这种情况。所以学弟学妹一定要做好心理准备，遇到读不懂的不要慌！不要犯我这种错误！静下心来慢慢分析，要难都难，没什么好慌的。实际上在考场上由于注意力高度集中，你做题会比平常更着急和快速，因此一旦遇到难一点的文章，不要想着快速做完，反而要慢下来好好分析。▲一个字，要“稳”！好在最终成绩没想象中那么差，大概是在考场上还是凭着本能和基础做完了题，所以同样地，觉得完蛋了也不要放弃，还是要抓紧时间多得一点分！ 单词：回到复习规划，我英语是从大三上就开始断断续续地听朱伟的《恋练有词》视频，后来到3月真正开始投入复习的时候效率就高了很多，大概在四月底把《恋练有词》视频刷完了。刷的过程中和刷完之后就要不停地去巩固，单词这个东西就是要每天都背，否则一停下来就生疏，即使到考研后期单词也一定不能停。可以列好计划，每天按照任务执行。（考研期间列的每日计划）暑假期间我又买了一本新东方的绿皮书，目的是扩充一下单词量，用法就是快速过一遍，标注生疏单词，去反复记。总体来说，就是《恋练有词》和真题单词为主，绿皮书为辅。当然你也可以就着恋练有词一本书使劲啃，因为对英语二来说，恋练有词+真题单词已经足够。尤其是考研后期，一定不要再纠结那几个冷门单词，完全不影响理解，能读懂文章才是最主要的。 阅读：我在暑假期间开始做真题阅读，先从英语一开始做，刚开始做的时候我一篇阅读要做二十多分钟还错很多。但不要慌，再正常不过了。考研英语有一定的规律和套路，所以不要急着刷完阅读，一定要精读，从中找到规律。我一般练阅读的方法是： 第一遍计时做→对答案→自己思考错误原因→看唐迟阅读视频/看答案解析→整理生疏单词长难句并总结规律方法。这么一套下来可能费时较长，所以并不需要每篇阅读都如此，那些自认为简单有把握的可以直接跳过。（ps：唐迟讲阅读还不错，对阅读规律摸不着头脑的，可以倍速学一些方法）阅读要做至少两遍，但我不觉得越多越好，我后期出现了一个奇怪的现象就是第二遍做比第一遍错的还多。所以我觉得重要的是找感觉，不要觉得做的越多越好，有时只是自我感动、浪费时间。晚上睡觉前，可以读读外刊保持语感，我比较常用扇贝阅读app，也读过何凯文《阅读同源外刊》，可以根据自身能力选择。长难句：我从5月份开始看何凯文的《长难句解析》，这本书还是很实用，对语法的掌握和长难句的剖析有很大帮助。我只看了前面语法讲解的部分，后半部分的真题长难句分析我就没有再看了，主要还是在真题中去积累长难句。 完形和新题型：这两个部分不需要花太多时间。我做完形一般错的比较少，考试15分钟左右做完，练习过程中做错了也不需要太纠结选项，扣个两三分的话可以不管。英语二的新题型很简单，把真题做完就可以了，记得先读选项再看文章，不需要句句读懂，把握段落中心思想。 翻译和作文：翻译我是先整体读完一遍再翻，内容和逻辑理顺了，翻起来自然也容易。作文我准备的比较晚，没有背模版，而是积累好的短语和句子，同时多背诵几篇优秀作文，一定要背的滚瓜烂熟的那种。要多写，自己写的多了，最后自然就形成了一套自己的模版。 推荐书籍：朱伟《恋练有词》、新东方《考研英语词汇》（绿皮书）、《考研真相》和《考研圣经》、何凯文《长难句解析》、《写作掌中宝》、王江涛《考研英语高分写作》（Ps：以上经验不适用于英语很好的同学~）政治我的政治全程跟的肖大大和徐涛，七月份开始看徐涛的视频，配合《精讲精练》和1000题。1000题要刷三遍，我当时只刷了两遍，感觉两遍都不够，还是有很多没记住。最后最好把各个机构的押题都做一遍，有很大可能考到。主观题只背了肖四，今年肖四的押题emmm，所以考试时觉得完全是根据题干在使劲扯，但我还是把它写的满满当当。11、12月的时候时间真的很紧，所以主观题我没花太多时间背。我高中是学理的，所以对政治真的没有太多经验。大概是我前期政治进度慢，导致后期积压的内容太多，有点力不从心，放弃了很多，最后分数也不高。专业课专业课一定是所有科目中花费时间最多、最重要的部分。北师比较注重新媒体、媒介技术这些，有强烈的院校风格特色。观察北师近年来的真题会发现，首先是对第三人效果、议程设置、知沟理论等最基本理论的考察，这都算作送分题，需要我们把《传播学教程》背到滚瓜烂熟；另一部分，则是对媒介技术等前沿知识的考察，比如像VR、大数据、区块链、算法、短视频等，都是初试时应该整理的专题。除此之外，这两年北师还加大了对研究方法的考察，所以这部分也要加以重视。 基础：3—6月主要是把所有书目刷一遍，这段时间内我还把《传播学教程》等重点书二刷。除此之外，还可以看一看公众号推文。下面是我在这个阶段读过的一些书。（ps：大家选择性阅读，有些书我个人觉得就考试来讲用处不大，但可以扩充知识面，当然学有余力可以看一些其他书）前三本最重要，除外，还推荐喻国明老师的《传媒经济学教程》，还有北师今年第一次出的那几本参考书目。这个阶段还应该进行框架的梳理。如下图： 专题：7、8月份我开始了专题的整理，根据学姐的笔记和课程，逐渐梳理成了一份自己的专题笔记。每一个专题可以以概念、特点、原因、影响、措施等部分为框架梳理和罗列，并且在整个备考过程中，我都在不断完善整个笔记。我习惯于把所有内容都梳理到一起，复习起来比较全面方便，尤其是在最后阶段，啃这一本笔记就ok了。▲ 北师尤其注重媒介技术，所以这个专题一定要好好整理，比如人工智能、社交机器人、机器人写作、算法、区块链、短视频、直播、5G……大概10月份的时候，我又重新开始整理专题。这次的专题整理我选择了手写，目的是加深记忆，并且将分散的知识点联系起来。个人觉得这个方法非常有效，能够帮助我们串联知识点，有利于论述题答题。做法是按照专题整理，列框架，写关键词，在写的过程中想到相关的知识点都写下来，从一个点延伸到另一个点，最后能够将相关知识点像树状图一样都串联，形成整个专题的框架。这样做的另一个好处就是，你在复习的时候能够根据之前写的快速回忆知识点，同时补充新知识点，看上去费时费力，其实是一种高效率的做法。具体做法可参考下图：这样一看上去会觉得乱七八糟，但我自己看的清清楚楚，因为都是自己一点点写上去的。所以字好不好看都无所谓，自己看懂最重要。整理的过程中梳理了逻辑，加深了理解。直到考前，我也在反复看我写的这些内容。 背书：背书要记关键词！这是一个省时省力的做法。由于我完美主义+强迫症的特点，我前期背书追求一字不差，浪费了很多时间，走了不少弯路。背书是背不完的，要学会在理解的基础之上记大体意思和关键词。我暑假开始背书，最开始背传播学教程，这本书一定要反复背，背个十多遍都不为过。考试极有可能考里面的基本概念，考到了就是送分。专题背诵要记关键词，我刚开始也想把专题像传播学教程那样“一字不差”地背，但发现自己真的做不到，事实证明也没有必要。但即使是大致意思，也要反复去记。 实务：北师今年334有30分的消息和40分的评论，实务占比可见一斑。我实务开始得晚，八月底才开始练评论，消息更是十月份才开始（大家不要学我emmmm）。实务尽量保证一周至少练一次，考前也一样。要多练保持手感，否则太久不写你会感觉就像没学过一样。除此之外，可以多去看看公众号的评论，比如新京报评论、澎湃新闻评论、红辣椒评论等等。 论文：北师很多真题都能从老师的论文中找到踪迹，所以要阅读各位老师近两年的论文，了解他们的研究方向。比如今年的社交机器人，当时学姐就说考到的几率极高，果然学硕就考了。像之前的准社会联系，我后来也在老师的论文中看到过，还有喻老师的影响力经济等等……都有迹可循。所以，老师的论文很重要！▲关于论文的阅读，有些论文需要精读+背诵，有些只需要了解中心观点。我初试期间背了一些喻老师的论文和观点，当然不是全文背诵，要自己提炼成简短的话语，然后再反复记忆，写论述题时可以用到。说真的，我看论文特别慢，作为一个完美主义的强迫症晚期患者我总是想把论文里的每一句话每一个词都弄懂，当然一方面我可以真正掌握整篇论文的精髓，但另一方面也确实有些耗费时间、得不偿失。 答题：名词解释这些就不多说了，关于论述题，我认为答好论述题既要有扎实的专业积累，还要学会一定套路，以便帮助自己理清思路，比如5W法、主体法、流程法、微中宏观法等。我在10月左右开始练论述，刚开始先看一下别人怎么答论述，知道大体结构之后可以自己尝试做题。看到题目先思考，列小点和框架，自己写完再对标优秀答案，找到自己的亮点和不足，看别人的思路并补充没想到的点。从11月份起，我基本保持两三天一道论述题的节奏练习。总之论述题一定要多练，尤其练得多了，自然就形成了自己的一套话术，同时要开始把握篇幅和时间，一道30分的论述题大概写35—40分钟，40字/分。真正考试时，时间紧迫，全程不停笔，所以对时间的把握格外重要，要是没写完题，基本也就game over了。模考也非常重要。我考前进行了三次专业课的模考，完全按照真正的考试时间进行。三次模考让我能够准确把握做题时间和节奏，自然也就不会有做不完题的情况。记得还要学会关注热点、积累案例，我当时专门整理了案例积累笔记和援引积累笔记，答论述的时候用一用，绝对是加分点！复试备考经验 我是踩线进复试的，初试结束觉得自己考砸了，没抱太大希望，查成绩看到自己396分激动到流泪以为自己稳了，谁想到北师今年复试线395。总之，这一路我的心情真的是跌宕起伏，大落大起大落大起。但即使是这样，我也没有放弃一丝希望，我想要拼尽全力抓住最后一根稻草。我首先分析了今年的形势，我猜测今年北师大概率会扩几个名额，这为我增添了一丝希望。其次，今年分数尤为密集，光396的就有6个，所以复试竞争十分激烈，我当时想我只要比别人多个两三分，我就有可能上岸。所以，凭借着对形势的清楚认知和不放弃的执着精神，从2月底到5月，我三个月没怎么出过门，在家练口语和专业课。所以，机会是留给有准备的人的，我觉得我的努力和坚持配得上这一切。写在最后 我时常觉得人生不应该是纯粹的工具理性，考研所带给我的也绝非仅仅是一张录取通知书。而有时，结果却又是那么那么重要，大部分人考研，都是极具功利主义价值的，他们要的，仅仅是一个结果。而我还是觉得，结果并不代表一切，真正有实力的人，到哪里都不会输。我不相信侥幸，我只相信实力，因为侥幸是暂时的，我们无法保证自己一生幸运。所有的幸运，都需要用更大的努力去弥补那份差距。而实力能给我自信和底气，让我能够坦荡地接受一切困境和好运。祸福相依，我清楚地知道，考上并不是结束，我也将面临着更大挑战。复试的时候，老师让我从10号、11号和17号信封中选择一封进行作答，我毫不犹豫地选择了17号，被录取的那一刻，仿佛实现了我17岁那年高考失利没有实现的梦想。最后，想分享一句话给学弟学妹们。考研前一晚，图书馆如往常一般，背书声在走廊起伏，嘈杂喧闹，却如此动听。那晚，我早早地收拾书包准备回寝，出门时看到自习室门上贴的便利贴，上面@了所有考研鹅，写了一段《牧羊少年奇幻之旅》中的话：“没有一颗心，会因为追求梦想而受伤。当你真心渴望某样东西时，整个宇宙都会来帮忙。”所有的成功都要付出巨大的努力，所有的努力都不会一无所获。当你真的想要某样东西时，坚持下去，你总会得到它。
空印盒“新基建”呼唤AI人才 高校兴起AI热补缺口
“新基建”成了热词，作为重要组成部分的人工智能被寄予厚望。近日发布的一份行业报告显示，今年一季度“新基建”七大相关领域职位，总体比2019年一季度增长了42.96%，其中人工智能等在线职位的增长超四成，高端人才紧缺。高校作为培养人才的主阵地，2019年教育部批准了全国35所大学建设首批“人工智能”本科专业。高校兴起AI热，但能教AI的老师相对匮乏。虽然企业有AI领域的大牛，但他们又不可能全职教学。如何培养“新基建”需要的大量AI人才成为难题。就业需求大、薪水高，但不少学生一知半解在全民战“疫”过程中，以视觉测温、智能外呼机器人、无人配送车为代表的AI产品表现亮眼。用AI改变世界，这一代年轻人有很多奇思妙想。北京邮电大学宽广实验室内有一群学生常常组队去参加AI主题竞赛。他们以北京2022年冬奥会提出的“科技冬奥”口号为设计初心，利用SSD神经网络和Mono-Depth神经网络进行建模，再结合百度开源深度学习平台飞桨的语音技术，设计出了导盲眼镜，帮助盲人运动员独立完成起床、洗漱、出门、到达赛场的全部任务。他们还曾成功地将机器视觉定位技术应用于地铁列车运营体系中，用以改进传统地铁依靠应答机的方式来实现精确停靠，样机目前已经在沈阳和重庆测试上线。“AI领域内每天都会有世界各地的学者不断更新科研成果。”北京邮电大学数据科学中心宽广实验室指导老师杨阳说，讲授AI对教师有很高的要求，需要教师的水平跟得上科技发展的速度。他先后在北邮开设了《深度学习课程原理与应用》《数据科学技术》两门与AI相关的课程，吸引了很多不同专业的学生。杨阳对学生说：“AI是一个很火的方向，它的应用五花八门，每个行业各不相同，我在一门课程中不可能把所有的行业都覆盖到，但是我希望通过典型案例把基本原理阐述明白，希望大家以后从事其他行业遇到相关问题时，能够想起这门课曾经给过你一个提示。”很多学生对AI产生兴趣是因为听说AI方向就业需求大、薪水高，但因为缺乏科学的入门引导，不少学生对AI一知半解。在广西科技大学的课堂上，一位学生曾对教师胡杰说：“老师，我只想学AI，我不想学Python(一种计算机程序设计语言)。”胡杰无奈地回复他：“你知道AI最底层的框架是什么吗？它是基于什么编写的？你连这个都不知道就说想学AI，怎么可能呢？”作为一个跨学科的新兴技术领域，AI专业的知识体系涉及计算机科学、数学、神经科学、统计学、仿生学、心理学等学科门类。由于领域太新，以及和大部分单一领域的课程不同，都为授课增加了难度。有很多AI教师是计算机系的教师“转行”而来。一位地方高校教师表示，“不少人也是刚刚接触AI。”杨阳特别希望把自己在AI领域了解到的一切传授给学生，但很多时候只能给学生指出一个方向，因为每个学生的领域不同。在课堂上，他把自己定位为“足球教练”，在学生遇到问题时告诉他们如何应对。杨阳主张把科研纳入教学过程中来，他会把自己在带队参加学科竞赛时发现或想到的创意设计成实验案例，带到课堂中讲解，为学生提供启发和训练。AI突破更需要获得数据、案例和场景值得关注的是，与AI相关就业岗位的地域分布相似，一线城市的高校设立AI专业的数量以绝对优势领跑，北京最多。杨阳于2017年读完清华大学电子工程系博士后，到北京邮电大学数据科学中心实验室任职。他在清华上学时能听到很多前沿讲座，假期有很多课程可以选择，学校也能请到大师级人物给学生分享经历，但“对于大多数高校来说，请到大师级或者泰斗级的专家还是有困难的”。北京邮电大学于2018年成立了人工智能研究院，学生可以较为容易地在校内寻找到相关方面的资源，也有很多锻炼的机会。北邮宽广实验室的成员就分别参加过两届中国高校计算机大赛-人工智能创意赛，以及百度、华为等企业办的比赛。一位好老师对于学生的意义是非凡的。北邮宽广实验室成员陈开最希望有“大牛带自己”，因为学习AI十分需要引路人。坐落在柳州的广西科技大学并不像一线城市的大学有非常多的资源，学生对于AI现状和前景的了解深度不够，但部分院系和教师格外重视AI教学，寻找不同的机会让学生接触AI。身为柳州当地的应用型院校，广西科技大学经常组织学生到企业实习，去实地寻找创新机会。柳州是西南地区的工业重镇，当地有不少知名的重工业企业。2018年，一批学生在广西柳州源创电喷技术有限公司实习时发现，企业对产品进行检测时，现有摄像头在图像数据采集上不够清晰。时任广西科技大学计算机与通信学院副书记的黄劲想到是否可以借助深度学习技术来解决，给学生提供了思路。当年11月，由官柳龙、陈承期、朱宗洪3名实习生主导参与改装的喷油嘴阀座智能检测装置，在公司的生产线测试成功，他们通过使用百度飞桨EasyDL-零门槛一站式AI开发平台，结合数据采集装置、LED补光装置等设备，改变了企业依靠“人工肉眼 放大镜”来完成的传统检测工序。目前，该设备已经正式投入运作，保守估计每年能帮助企业节省60万元的人力成本。朱宗洪直言：“AI赋能如果不是依靠大公司的技术平台，这个项目是根本做不起来的。”“其实我也不知道做的事情会不会成。”教师胡杰当时心里在打鼓。企业要求标注数据，这是一个长期的任务，企业离学校远，交通也不便利，学校为学生在企业协调了住宿。住宿条件十分简陋，但在外学习过的教师坚信学生学习AI的意义，他们鼓励学生坚持下来，并在学校里开辟“第二课堂”，搭建校内AI学习的基本框架，用学分激励学生主动学习。基于实际场景需求和丰富的学习资源，“双非”高校也能在AI专业上有所突破。“人工智能比起以前任何一个学科都更需要实践，更需要获得数据、案例和场景。应用型本科院校本来就要面向实际应用寻找机会，不可能都去走清华北大的路子。”一位参与过高校产学研合作的企业人士说。假设未来大家都开无人车，无人车维修技能就有很大的需求，应用型高校培养这方面的人才就是机会。培养人才还需多方合力新冠肺炎疫情为AI未来发展提供了若干重要契机。清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松分析，当前这一代人工智能技术助力产业行业重要的窗口机遇期在今后的3到5年。从整个人工智能产业来看，与各产业行业相融合的核心技术发明的先发者必将取得独到的优势；而解决产业行业的重大应用，具有高度的挑战性，也会反过来促进人工智能的深入发展。高校在AI人才培养方面急需探索出一条适合学生发展的人才培养机制。杨阳说，不同的企业有不同的诉求，高校期待企业能够与学校沟通需要什么样的人才，这样高校在培养时可以有所侧重。值得注意的是，2020年根据教育部《高等学校人工智能创新行动计划》要求，将迎来一系列量化指标验收。该《计划》指出，到2020年，需要完成建设100个“人工智能 X”复合特色专业；编写50本具有国际一流水平的本科生和研究生教材、建设50门AI领域国家级精品在线开放课程；并建立50家AI学院、研究院或交叉研究中心。企业正在积极成为“教育伙伴”。在5月20日“WAVE SUMMIT 2020”深度学习开发者峰会上，百度相关负责人介绍，飞桨联合教育部新工科产学研联盟，开设高校深度学习师资培训班，培养了400多家高校千余名AI专业教师，支持200多家高校开设了人工智能课程；算法赛、创意赛、产业赛三大类型赛事全年无休，以赛促学，近一年累计举办50多场。在参与联合培训的高校负责人看来，企业能够把最前沿的产业实践和技术融合到AI课程中，工程师更懂得理论与产业的落地应用，专业教师有实际教学经验，由专业教师学懂弄通后再传授给学生效果会比较好。
水野2021年澳洲哪个大学开设人工智能硕士专业？这6大院校刷新AI技术！
如今，随着计算机技术的普及，人工智能作为计算机领域的新兴学科，使得人类有更强的改造世界的能力，从而就急需一大批的AI技术人才，澳洲在人工智能领域有着最前沿的教学理念，很多院校也都开设了人工智能专业，那么，问题来了，澳洲哪个大学开设了人工智能硕士专业?接下来，就随小编来看看吧，希望对大家有所帮助：莫纳什大学Master of Artificial Intelligence课程长度：1.5 years开学时间：2/7月学费： A$42,800入学要求：完成本科，IT 编程或数学等相关专业，双非均分75%以上;英语要求：A minimum overall band score of 6.5 on IELTS (Academic) with no sub-score of less than 6.0新南威尔士大学Master of Information Technology (Artificial Intelligence)课程长度：2 years开学时间：2/6/9月学费： $47,280*入学要求：完成数学相关本科，中国非211院校学生的截止分数为75%;英语要求：6.5 overall (min. 6.0 in each subtest)墨尔本大学Master of Information Technology (Artificial Intelligence)课程长度：2 years开学时间：3/7月学费： AUD$44,736入学要求： 申请两年制不限专业C9院校均分要求75%，985院校80%，211院校85%，双非院校90%;英语要求：6.5 overall (min. 6.0 in each subtest)澳洲国立大学Master of computing(Artificial Intelligence)课程长度：2 years开学时间：2/7月学费： $47,880.00入学要求： 任何背景的本科学士学位; 均分要求：985 75%; 211:80% 非211：85%英语要求：An overall score of 6.5 with a minimum of 6.0 in each component of the test.皇家墨尔本理工大学Master of Information Technology (Artificial Intelligence)课程长度：2 years开学时间：2/7月学费： AU$35,520入学要求： 在计算机、科学、工程或健康方向完成本科学业，均分70%;英语要求：IELTS (Academic): minimum overall band of 6.5 (with no indivial band below 6.0)阿德莱德大学Master of Machine Learning课程介绍：人工智能(AI) 是全球最大的商业机会及行业之一，根据研究表明，2030年AI将帮助全球GDP增长14%即15.7亿美金，人工智能及机器人研究在过去三年内的人才需求翻倍，明显人才缺口。学生将在学习及研究过程中与AIML(Australian Institute of Machine Learning)建立密切关系并从中获益。从该门课你能学到什么?*机器学习和AI应用程序开发方面的高级技术技能，包括深度学习和视觉问题解答等专业领域*牢牢把握机器学习和AI带来的商业，组织和研究机会*对学科的道德和社会考虑的深刻理解*通过重大研究或基于行业的项目获得宝贵的现实经验的机会*广泛的行业联系和网络。毕业后深造方向： 机械学或AI的PHD课程长度：2 years开学时间：February and July学费：$43,000入学条件：A completed Bachelor degree or equivalent with a minimum GPA of 4.5 本科学士，国内学生申请，均分需要75，需要学习过数学相关课程语言要求：雅思总分6.5，单项不低于6.0综上所述，以上讲的就是关于澳洲哪个大学开设人工智能硕士专业的相关问题介绍，希望能给各位赴澳留学的学子们指点迷津。近年来，赴澳留学一直是广大学生最热门的话题，同时，很多学生对于签证的办理、院校的选择、就业的前景、学习的费用等诸多问题困扰不断，别担心，IDP留学专家可以为你排忧解难，同时，更多关于赴澳留学的相关资讯在等着你，绝对让你“浏览”忘返。在此，衷心祝愿各位学子们能够顺利奔赴自己心目中理想的学校并且学业有成!
笛卡尔如果你读计算机专业，想要考研，大力推荐这4所性价比超高的院校
随着信息时代的到来，计算机走进了各行各业，计算机变得无处不在。近些年来，计算机专业已经成为了最热门的专业之一，国内很多高校也几乎都开设了计算机专业，这也使得广大考生和家长把计算机专业当作大力“追捧”的对象。单单是毕业于计算机专业的本科生，就业率就很高，而且薪资待遇也好。如果是通过计算机专业考研成功的毕业生，就业优势会更大，无论是薪资待遇还是工作环境等都要比本科生高出一大截，所以不少学生会选择考研来提升自己。但是，计算机专业考研并非易事，相反，难度是很大的。从2019年考研起，计算机专业考研就发生了很大的变化，最显而易见的变化就是，各大高校的录取分数线上涨了20-40分左右。因此，计算机专业考研在院校的选择上面非常需要技巧，好的大学竞争压力会特别大，比如像清华、北邮、南大等。但是除了这些高校，国内也有一些计算机专业考研性价比超高的院校。接下来小匠就给就读计算机专业，想要考研的学生，大力推荐以下这4所性价比超高的院校，选择它们，考研的“困难度”会更低一些。一、哈尔滨工程大学哈尔滨工程大学（前身为“哈军工”）是著名的“国防七校”之一，隶属于国家工信部，目前是一所211性质的大学。计算机科学与技术是哈尔滨工程大学的重点一级学科，在教育部官方学科评估中，哈尔滨工程大学的计算机科学与技术夺得70分，并列排在全国第33位，实力相当不错。哈尔滨工程大学是一所性价比很高的一所大学，计算机专业考研难易度比同层次的其他学校好考一点。果然你的分数马马虎虎，来这里就读肯定不会后悔。二、深圳大学深圳大学属于深圳市重点建设高校，既不是985也不是211，更不是“双一流”大学，但由于地处一线城市，经济实力强，师资力量雄厚，整体办学水平呈上升趋势。其中如计算机专业实力是很强的，发展非常迅速，在教育部第四轮学科评估中，计算机专业被评为B，评级结果还算不错。学校拥有大数据系统计算技术国家工程实验室，另外还与腾讯云共建人工智能学院，实力非常厉害。近些年来，由于大数据、人工智能等领域取得进一步发展，深圳大学抓住时机，异军突起，在国内外埋下了巨大的影响力和知名度。如果选择深圳大学计算机专业考研，性价比还是很高的。三、重庆邮电大学重庆邮电大学是重庆市一所评价不错的工科院校，也是国家布点设立并重点建设的四大邮电高校之一。以理工科见长，其中计算机专业是学校的王牌专业之一，堪比“小211”，含金量挺高。在全国高校第四轮学科评估中，重邮的计算机科学与技术被评为B+，实力不错。随着计算机信息科技的流行，计算机专业也越来越火，录取分也逐年上升。但是，重庆邮电大学作为一所“双非”院校，计算机专业考研还是比较好考的，就业率高，比较好的就业方向是计算智能和数据挖掘方向，特别是大数据X-DATA项目组，多次参加阿里天才比赛取得傲人成绩，很多毕业生都签约了国内一线互联网公司。四、桂林电子科技大学桂林电子科技大学作为工信部与广西区共建高校，具有鲜明的电子信息工程学科资源积淀。其中，计算机科学与技术是广西最早开办的计算机专业，是信息产业部重点学科，广西“十五”重点建设学科。在华南地区，桂电计算机专业的毕业生认可度偏高，连续多年毕业生初次就业率均在92%以上。大部分毕业生在外资、合资及国内著名IT企业工作，就业圈主要在泛珠三角地区等IT范围内。由于区域性的限制，桂林电子科技大学在国内的排名并不靠前，因此。相对来说，桂林电子科技大学的计算机专业考研的难易度会低一些。如果你是读计算机专业，想考研，小匠为你大力推荐这4所性价比超高的院校，相比其他高校来说，考研会比较好考一些。对此，你是怎么认为的呢？欢迎在评论区留言讨论。
鸡尾酒双非二本计算机专业本科生如何进入大厂
首先，当前对于普通本科高校的计算机专业同学来说，如果想拿到大厂的offer，读研是比较现实的选择，由于当前IT互联网领域高端人才比较短缺，所以即使在一所普通高校读研，进入大厂的机会也是很多的。IT互联网行业的技术迭代速度还是比较快的，而且IT互联网行业的结构升级也推进得比较早，所以掌握新技术的高端人才会更容易获得大厂的工作机会。从当前的技术发展趋势来看，随着云计算、大数据、人工智能等技术平台开始逐渐落地应用，未来大厂将进一步基于这些技术平台来完善自身的技术生态，这个过程依然会需要大量的高端人才，包括高端研发型人才和高端应用型人才。对于普通高校的本科生来说，考研一方面要早做准备，另一方面也要慎重选择目标高校，毕竟当前计算机专业的考研热度比较高，所以考研时完全可以立足本校来制定复习计划，在进入到大三下学期之后，可以根据自身的复习情况，再最终确定一个目标学校。在进行考研复习的过程中，一定要重视学习渠道的搭建，一方面要埋头苦学，另一方面还需要抬头交流，尤其要多与计算机专业的老师进行交流，以便于获得更多的帮助，这对于提升复习效率还是很重要的。另外，当前也可以重点利用一下互联网这个交流渠道，目前互联网也汇集了大量的优质教育资源。最后，普通大学本科生如果不想通过读研来进入大厂，还可以考虑一下从大厂的实习岗位开始做起，这也是一条不错的途径。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
宙也机械工程类考研可不止机械5虎，非211院校燕大实力不俗
机械工程属于13个学科门类中的工科下的一级学科，又分为4个二级学科，考研时一般选择的报考专业属于二级学科，机械工程的二级学科有机械制造及其自动化、机械电子工程、机械设计及理论和车辆工程等4个二级学科。第一次工业革命时期，动力机械蒸汽机的改良是促进工业大发展的首要因素，随之第一次工业革命的发展，越来越多的机械设备被发明，机械制造也成为了一种规模很大的产业，机械制造慢慢发展为一门系统化，理论化的工程技术。工程技术的发展，大大改善了人类的生活，但同时也造成了环境的恶化和资源的过度消耗，所以减少对不可再生资源的依赖和绿色能源的发展将成为机械工程的发展方向。机械工程在21世界将会更快的发展，专业综合化，机电一体化和人工智能将让机械工程专业充满活力！现代社会对机械工程专业的知识要求越来越综合复杂，过度的专业化导致了学生们的视野变得越来越狭窄，很难处理较为复杂的综合性问题，所以专业综合化是未来机械工程发展的趋势。机电一体化分为机电一体化技术和机电一体化产品的统称，机电一体化技术也就是机械微电子技术，融合了机械工程、微电子技术和信息处理技术等多种技术的综合系统技术。现在的很多智能家居设备就运用了相关的技术。人工智能与机械工程的结合将使机械工程专业飞速发展，很多机械设备需要专业的人才进行操作，人工智能快速的学习能力能够让很多复杂的操作交给机械做。机械类专业考研一直都非常的火爆，竞争激烈程度不亚于财经类专业。能够找到一个实力强劲又相对较好考的学校就成为机械类考生的重要话题，下面小编总结了一些优质的机械类考研院校，希望对考研的学生或家长能有一些参考作用！一、机械五虎机械五虎是机械类专业实力最强的5所985高校，不仅每所大学的机械类专业实力十分强劲，而且综合实力和在国内高校中的地位也是十分靠前的。清华大学经过院系重整后，稳固了机械五虎之首的地位，从机械类专业全国排名第三一跃成为实力第一的大学。机械五虎的其余几位分别是上海交大、西安交大、哈工大、华中科大。这几所院校是国内公认的机械类专业实力最强的5所大学，而且在最新的教育部学科评估中除了西安交大得了A，其余都是A+。值得一提的是哈工大的机器人专业连续多年都是全国第一，所以如果想学机器人专业，哈工大是必须要考虑的。二、机械4小龙机械4小龙是指4所老牌的机械强校，而且机械专业成立的时间很早。它们分别是已经并入吉林大学的吉林工业大学、湖南大学、燕山大学和合肥工业大学。其中吉林大学和湖南大学都是985院校，合工大是211工程大学，只有燕山大学是双非院校。可能很多南方人对燕山大学不大了解，燕山大学坐落于河北省秦皇岛市，燕山大学源于哈工大的重型机械系，经过一波三折后，搬秦皇岛市才有了如今的燕山大学，燕山大学的机械类专业在业内都非常有名，而且燕山大学没有211头衔，在报考难度上要小很多，所以说，对于机械类考研的学生燕山大学可能是个不错的选择！当然，机械类专业实力很强的学校还有很多，比如说下图中的学校。考研是一个要考虑很多因素的事情，报考哪所院校也要根据自己的条件来确定，所以一定要实事求是的选择自己的目标院校。
回忆录研究生扩招，选对学校很关键，安徽省计算机专业考研院校请查收！
12月3日，教育部学位管理与研究生教育司司长洪大用回应称，将采取供给精准、硬件扩容等措施确保研究生培养质量。虽然研究生扩招，虽然研究生扩招，但是每年的报考人数也依旧在增加，所以选对学校很重要，接下来看看安徽地区都有哪些院校吧。从学校实力和考研难度来看，安徽省计算机考研的院校分为四个档次：第一档 中国科学技术大学第二档 安徽大学、合肥工业大学第三档 安徽工业大学（马鞍市）、安徽理工大学（淮南市）第四档 安徽农业大学、安徽师范大学、陆军炮兵防空兵学院第一档，985名校；第二档，211院校；第三档，学科实力相对较强且学科齐全的双非；第四档，专业不全、学科实力一般的双非院校。安徽省计算机院校汇总一、中国科学技术大学（985）中国科学技术大学简称“中国科大”，位于安徽省合肥市，由中国科学院直属，中央直管副部级建制，位列“双一流”、“211工程”、“985工程”重点建设院校。中国科大有三个学院招收计算机专业，专业课考408专业综合。其中研究生院科学岛分院拟招2人，录取最低分322，录取平均分336；计算机科学与技术学院拟招10人，录取最低分331，录取平均分366；大数据学院拟招2人，录取最低分356，录取平均分379。部分录取名单二、安徽大学（211）安徽大学简称“安大”，坐落于安徽省会合肥市；是国家首批“世界一流学科建设高校”，教育部与安徽省人民政府共建高校，国家国防科技工业局与安徽省人民政府共建高校，国家“211工程”重点建设高校。安大有三个学院招收计算机专业，专业课考两门数据结构和操作系统。其中计算机科学与技术学院拟招87人，录取最低分309，录取平均分333；物质科学与信息技术研究院拟招6人，录取最低分339，录取平均分317；合肥综合性国家科学中心人工智能研究院拟招10人，录取最低分264，录取平均分302。部分录取名单三、合肥工业大学（211）合肥工业大学是中华人民共和国教育部直属的全国重点大学，由教育部、安徽省人民政府、工业和信息化部和国家国防科技工业局共建 ，是国家“世界一流学科建设高校”，国家“211工程”建设高校。这所学校有一个计算机与信息学院招收计算机专业，专业课考三门数据结构、计算机组成原理、计算机操作系统。其中拟招33人，录取最低分315，录取平均分341。部分录取名单四、安徽工业大学安徽工业大学坐落于安徽省马鞍山市，是一所具有行业特色、以工为主的多科性大学，由科学技术部与安徽省人民政府联动支持建设，是安徽省地方特色高水平大学建设高校。这所学校有一个计算机科学与技术学院招收计算机专业，专业课考一门数据结构。其中拟招29人，录取最低分274，录取平均分300。部分录取名单了解更多院校信息，辅导课程请私信~
金铃传“新基建”呼唤AI人才 百度上阵补缺口
“新基建”成了热词，作为重要组成部分的人工智能被寄予厚望。近日发布的一份行业报告显示，今年一季度“新基建”七大相关领域职位，总体比2019年一季度增长了42.96%，其中人工智能等在线职位的增长超四成，高端人才紧缺。高校作为培养人才的主阵地，2019年教育部批准了全国35所大学建设首批“人工智能”本科专业。高校兴起AI热，但能教AI的老师相对匮乏。虽然企业有AI领域的大牛，但他们又不可能全职教学。如何培养“新基建”需要的大量AI人才成为难题。就业需求大、薪水高，但不少学生一知半解在全民战“疫”过程中，以视觉测温、智能外呼机器人、无人配送车为代表的AI产品表现亮眼。用AI改变世界，这一代年轻人有很多奇思妙想。北京邮电大学宽广实验室内有一群学生常常组队去参加AI主题竞赛。他们以北京2022年冬奥会提出的“科技冬奥”口号为设计初心，利用SSD神经网络和Mono-Depth神经网络进行建模，再结合百度开源深度学习平台飞桨的语音技术，设计出了导盲眼镜，帮助盲人运动员独立完成起床、洗漱、出门、到达赛场的全部任务。他们还曾成功地将机器视觉定位技术应用于地铁列车运营体系中，用以改进传统地铁依靠应答机的方式来实现精确停靠，样机目前已经在沈阳和重庆测试上线。“AI领域内每天都会有世界各地的学者不断更新科研成果。”北京邮电大学数据科学中心宽广实验室指导老师杨阳说，讲授AI对教师有很高的要求，需要教师的水平跟得上科技发展的速度。他先后在北邮开设了《深度学习课程原理与应用》《数据科学技术》两门与AI相关的课程，吸引了很多不同专业的学生。杨阳对学生说：“AI是一个很火的方向，它的应用五花八门，每个行业各不相同，我在一门课程中不可能把所有的行业都覆盖到，但是我希望通过典型案例把基本原理阐述明白，希望大家以后从事其他行业遇到相关问题时，能够想起这门课曾经给过你一个提示。”很多学生对AI产生兴趣是因为听说AI方向就业需求大、薪水高，但因为缺乏科学的入门引导，不少学生对AI一知半解。在广西科技大学的课堂上，一位学生曾对教师胡杰说：“老师，我只想学AI，我不想学Python（一种计算机程序设计语言）。”胡杰无奈地回复他：“你知道AI最底层的框架是什么吗？它是基于什么编写的？你连这个都不知道就说想学AI，怎么可能呢？”作为一个跨学科的新兴技术领域，AI专业的知识体系涉及计算机科学、数学、神经科学、统计学、仿生学、心理学等学科门类。由于领域太新，以及和大部分单一领域的课程不同，都为授课增加了难度。有很多AI教师是计算机系的教师“转行”而来。一位地方高校教师表示，“不少人也是刚刚接触AI。”杨阳特别希望把自己在AI领域了解到的一切传授给学生，但很多时候只能给学生指出一个方向，因为每个学生的领域不同。在课堂上，他把自己定位为“足球教练”，在学生遇到问题时告诉他们如何应对。杨阳主张把科研纳入教学过程中来，他会把自己在带队参加学科竞赛时发现或想到的创意设计成实验案例，带到课堂中讲解，为学生提供启发和训练。AI突破更需要获得数据、案例和场景值得关注的是，与AI相关就业岗位的地域分布相似，一线城市的高校设立AI专业的数量以绝对优势领跑，北京最多。杨阳于2017年读完清华大学电子工程系博士后，到北京邮电大学数据科学中心实验室任职。他在清华上学时能听到很多前沿讲座，假期有很多课程可以选择，学校也能请到大师级人物给学生分享经历，但“对于大多数高校来说，请到大师级或者泰斗级的专家还是有困难的”。北京邮电大学于2018年成立了人工智能研究院，学生可以较为容易地在校内寻找到相关方面的资源，也有很多锻炼的机会。北邮宽广实验室的成员就分别参加过两届中国高校计算机大赛-人工智能创意赛，以及百度、华为等企业办的比赛。一位好老师对于学生的意义是非凡的。北邮宽广实验室成员陈开最希望有“大牛带自己”，因为学习AI十分需要引路人。坐落在柳州的广西科技大学并不像一线城市的大学有非常多的资源，学生对于AI现状和前景的了解深度不够，但部分院系和教师格外重视AI教学，寻找不同的机会让学生接触AI。身为柳州当地的应用型院校，广西科技大学经常组织学生到企业实习，去实地寻找创新机会。柳州是西南地区的工业重镇，当地有不少知名的重工业企业。2018年，一批学生在广西柳州源创电喷技术有限公司实习时发现，企业对产品进行检测时，现有摄像头在图像数据采集上不够清晰。时任广西科技大学计算机与通信学院副书记的黄劲想到是否可以借助深度学习技术来解决，给学生提供了思路。当年11月，由官柳龙、陈承期、朱宗洪3名实习生主导参与改装的喷油嘴阀座智能检测装置，在公司的生产线测试成功，他们通过使用百度飞桨EasyDL-零门槛一站式AI开发平台，结合数据采集装置、LED补光装置等设备，改变了企业依靠“人工肉眼+放大镜”来完成的传统检测工序。目前，该设备已经正式投入运作，保守估计每年能帮助企业节省60万元的人力成本。朱宗洪直言：“AI赋能如果不是依靠大公司的技术平台，这个项目是根本做不起来的。”“其实我也不知道做的事情会不会成。”教师胡杰当时心里在打鼓。企业要求标注数据，这是一个长期的任务，企业离学校远，交通也不便利，学校为学生在企业协调了住宿。住宿条件十分简陋，但在外学习过的教师坚信学生学习AI的意义，他们鼓励学生坚持下来，并在学校里开辟“第二课堂”，搭建校内AI学习的基本框架，用学分激励学生主动学习。基于实际场景需求和丰富的学习资源，“双非”高校也能在AI专业上有所突破。“人工智能比起以前任何一个学科都更需要实践，更需要获得数据、案例和场景。应用型本科院校本来就要面向实际应用寻找机会，不可能都去走清华北大的路子。”一位参与过高校产学研合作的企业人士说。假设未来大家都开无人车，无人车维修技能就有很大的需求，应用型高校培养这方面的人才就是机会。培养人才还需多方合力新冠肺炎疫情为AI未来发展提供了若干重要契机。清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松分析，当前这一代人工智能技术助力产业行业重要的窗口机遇期在今后的3到5年。从整个人工智能产业来看，与各产业行业相融合的核心技术发明的先发者必将取得独到的优势；而解决产业行业的重大应用，具有高度的挑战性，也会反过来促进人工智能的深入发展。高校在AI人才培养方面急需探索出一条适合学生发展的人才培养机制。杨阳说，不同的企业有不同的诉求，高校期待企业能够与学校沟通需要什么样的人才，这样高校在培养时可以有所侧重。值得注意的是，2020年根据教育部《高等学校人工智能创新行动计划》要求，将迎来一系列量化指标验收。该《计划》指出，到2020年，需要完成建设100个“人工智能+X”复合特色专业；编写50本具有国际一流水平的本科生和研究生教材、建设50门AI领域国家级精品在线开放课程；并建立50家AI学院、研究院或交叉研究中心。企业正在积极成为“教育伙伴”。在5月20日“WAVE SUMMIT 2020”深度学习开发者峰会上，百度相关负责人介绍，飞桨联合教育部新工科产学研联盟，开设高校深度学习师资培训班，培养了400多家高校千余名AI专业教师，支持200多家高校开设了人工智能课程；算法赛、创意赛、产业赛三大类型赛事全年无休，以赛促学，近一年累计举办50多场。在参与联合培训的高校负责人看来，企业能够把最前沿的产业实践和技术融合到AI课程中，工程师更懂得理论与产业的落地应用，专业教师有实际教学经验，由专业教师学懂弄通后再传授给学生效果会比较好。
