専攻としてソフトエンジニアリングと人工知能を選択するべきですか?

皆さんこんにちは、私はハンサムです。

シュアイディーの合宿には26期生も多いですが、1年生が終わりに近づいており、1、2年生になってから専攻を細分化する学校もあり、専攻を変更したい学生もいます。細分化の方向を選択する必要があります。現在、多くの学校が人工知能を開設しており、多くの教師が人工知能専攻に入学するよう全員に勧めています...

人工知能というと非常に強力に聞こえるので、多くの学生が人工知能を選択するでしょうが、実際、仕事の観点から見ると、ソフトエンジニアリングやコンピューターサイエンスを選択する方が人工知能よりもはるかに優れています。

例えば、先ほどの合宿の学生たちはソフトエンジニアリングと人工知能の選択で悩んでいました。
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個人的には、将来コンピュータ関連の職に就きたいなら、学部のうちに基礎を築き、アルゴリズムを学び、さらに練習することが最も重要だと考えています。パソコンの必需品です。

これらをしっかり学んでいれば、どのような立場にいても、すぐに習得できるでしょう。学部では人工知能などもコンピュータの基礎を学ぶと言われていますが、まだまだ複雑すぎてソフトウェア工学ほど純粋ではないと思います。

次に、仕事と教育について簡単にお話しします。

仕事: 人工知能のポジション、企業は基本的に学部生を必要としません。
学校に通っているなら、先生は人工知能がとても注目されていると教えてくれるかもしれませんが、先生はこれがどれほど競争力があるかについては教えてくれないかもしれません。知っています , 基本的に学部生は採用されていません。2020 年の私のクラスでは 99% が大学院生だったと記憶しています。2023 年になったので、要件は確実に高くなっています。

したがって、将来的に人工知能の職に就きたい場合でも、大学院に行く必要があると思います。大学院にいるときに人工知能に関連する方向を選択でき、ほとんどのことは可能です。それがこの種の人工知能の方向性であり、そうすれば学習と論文執筆にもっと集中できるようになります。

もちろん、学部生として論文を書くこともできますが、私の知る限り、学部生の論文の多くは実際には比較的貧弱であり、ほとんどの人にとって、基礎を正直に学び、アルゴリズムに取り組み、プロジェクトを行う方が現実的です。

十分な学位を持たずに人工知能を選択しないでください。
現在、企業は人工知能のポジションの履歴書を重視しています。優秀な論文、学歴、大規模工場でのインターンシップ、コンテストなどです。これら 4 つのうち少なくとも 2 つを占めなければなりません。そうでない場合は、たとえ資格を持っていても、 985 度ではありません。いいえ、最近の学校の採用では、985 人の大学院生が人工知能の職から開発の職に異動されました。

もちろん、私はあなたとポジションについて話し合うためにここにいます。あなたの学校が非常に優れている場合、たとえばダブル女性の場合、学部としてどの人工知能専攻を選択すべきかをお伝えしたいだけです。

とにかく、私は数冊の本に出会って、人工知能を選択し、その後人工知能関連の学習に多くの時間を費やしましたが、他のエンジニアリング能力についてはあまり学んでいません。

正直、弱小校の多くは、他校への入学を呼び込むためにKPIである人工知能を公開し、教師にとっては話題作りをしているが、生徒にとっては実際には役に立たない。

結局のところ、これらの比較的後進的な学校のほとんどは大学院を目指す学生の数が比較的少なく、学部生のほとんどはテスト、運用、保守の職に従事している可能性がありますが、結局のところ、開発職は現在ますます困難になっています。

まとめ
もちろん、就職活動や大学院進学の観点から見ると、コンピュータ業界では独学が中心ですが、そうでない場合は、専門的な仕事よりも非科学的な仕事の方が優れていることが多くあります。人工知能を専攻として選択してください。実際、心配する必要はありません。専攻が間違っているからではなく、大学での計画をしっかり立てて熱心に勉強しなかったからです。

ただし、彼らのほとんどは一般人であるため、人工知能かソフトウェア エンジニアリングの選択で悩んでいる場合は、個人的にはソフトウェア エンジニアリングを選択し、その後、しっかりとした基礎を築き、アルゴリズムを学び、プロジェクトを実行し、インターンシップを見つけることをお勧めします。

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著者について: 私は Shuaidi です。学校の採用活動で大手企業から多くのオファーを受けました。卒業後は Tencent の研究開発部門に就職しました。卒業から半年後には、人生で初めて 100 万元を稼ぎました。私は、現在は大学の計画、学校の募集。Shuaidi活動就職の個人的な経験と個人オリジナル Web サイトPlayOfferの著者について詳しく知るには、ここをクリックしてください

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転載: blog.csdn.net/m0_37907797/article/details/130956558