1樓：
看到大家說ML門檻低，我想說其實ML可以很難，完全看任課老師的教學方法以及水平了。
HKUST的ML/DL課，充滿著數學推導，難度絕對不小，我覺得大家可以挑戰一下，之後再評價門檻問題。
2樓：冰糖葫蘆
扎堆申AI方向很正常。
1.未來看好的行業必定伴隨著極大的泡沫，你見過沒有泡沫的繁榮嗎？
2.扎堆申請AI說明，學校多+導師多+坑多+funding多3.目前廣義的AI，雖然經過6、7十年的發展，仍然處於黎明階段。
4.2010-2020世界經濟轉軌到數字經濟，AI前景廣闊。
3樓：
如果你會AI+System: Very Good. 學界工業界隨便混。（我的理解就是你的工作能不能claim成乙個系統，或者你的工作對底層有沒有優化）
如果你會AI+Math: Very Good. 不愁找不到工作。（我的理解就是底層各種原來玩的賊溜，公式隨便推）
如果你只會AI+調參+灌水。那基本就是死路一條。（我的理解灌水就是換資料集，換模型，換場景，修修補補+換個頭或者胳膊）
4樓：
深度學習會逐漸普及化、大眾化，難道不是一件好事嗎？就像線性回歸、Logistic 回歸、層次聚類、主成分分析這些統計學工具，哪個學科不在用？理科社科的人用 stata 甚至 spss 這類圖形化介面做統計演算法挖掘，可比 tensorflow 簡單多了吧，知道你們瞧不起，畢竟他們連二叉樹都未必學過，更別提凸優化，可是別人結合領域知識在切實地解決學科的問題，不見得就比起變著花樣搞複雜模型，搞一堆bound的證明，然後在選擇過的資料集證明自己比stoa好0.
1差吧？
5樓：
有一說一
作為精緻的利己主義一代，不希望大家把AI裡的人才都帶出來。
先等我在看好的領域裡坐穩了再把風口帶過來比較得勁er。
經濟過程就是如此，有供給需求差就有人來，但是早晚得飽和，飽和後得看行業本身創新能力。
學習曲線邊際效益遞減啊。最難的東西才是最簡單的東西。
6樓：張帥Daven
當年是誤打誤撞，申請到了計算機的博士。也是我唯一申請的博士專案（其他的都是申請的碩士專案）。讀博士這幾年，AI這個領域越來越火，火到AI中的乙個會議AAAI一年的投稿量可以上萬。
這是萬萬沒想到的。
AI這幾年進展確實不錯。但是研究和髮頂會這兩年是越來越難。入門門檻也是越來越低。
本科生有點程式設計基礎就可以研究一下tensorflow的教程，搞神經網路。有些本科就已經發了超級多文章了，更別提碩士了。
計算機四大博士，現在門檻差不多已經是NeurIPS，ICML這種起步了，或者是強推。基本上能申請到的大部分是top2的或者是國外學歷。華五都很少。
我覺得破裂不至於，但是會越來越理性。
7樓：Hermes777
PhD的數量是由錄取決定的。我們不要看申請有多少，而要看錄取有多少。而似乎並沒有擴招的趨勢
不過工業界許多尬吹確實過了，可能商業上會有一小波泡沫吧；大概不會影響到PhD
8樓：
對於真心想把phd當成phd讀的，喜歡什麼就做什麼吧，熱門名次學校什麼的不太重要。
肯定有泡沫，肯定會破裂，不過破不破裂和人其實沒太大關係，畢竟是個你喜歡的的事吧，主次分清楚。
9樓：在學習室
無人駕駛技術普及了嗎，通用人工智慧發展了嗎，KRR, Search, Planning已經研究到頭了嗎，中文NLP已經可以實現情感機械人了嗎？
我這說的還是傳統AI, 統計學那邊的ML DL也一定有能研究的東西。做phd的話人多不多有那麼重要嗎
10樓：Alps
我覺得AI最大的問題不在於人變多了. 在於AI自身沒有足夠突破性的進展. 參考著幾個領頭人. 都是大公司待一段時間就走了.
11樓：find goo
AI未來的空間會很大，可能超出了想象。
別的領域不說，光說圍棋人工智慧，現在離最優解還遠得很，也許永遠也算不出最優解。而且水平怎麼樣，很好判斷。
人工智慧AI相互PK一下，統計一下勝率，高下就立桿見影，這和很有多行業不能量化完全不同。有了這個PK,你的任何優化成績也是立桿見影的，評價標準很簡易。
就算那天算出了圍棋的最優解，還有程式的速度問題，如能不能實現秒級，毫秒級下棋？這個空間也是非常大的。
就算速度非常快了，可以做到毫秒級，那下一步能不能低功耗？在手機，手錶的晶元上能不能執行，usb介面供電能不能執行？
就算晶元做到了低功耗，能不能實現低成本？以一百元，幾十元，幾元的成本來實現計算呢？
就算做到了低成本，那能不能做到超計算？如同位元幣挖礦晶元一樣，乙個挖礦晶元可以抵n臺頂級計算機。
就算做到了超計算，那能不能實現未來計算？用量子計算機指數增長的算力，來實現程式演算法，然後再在量子計算機上重新優化上面列舉的各個可優化點。
可人工智慧可優化的地方，實在太多，未來的發展前景非常大，未來實現起為並沒有想象的那麼快，但很多關鍵點一旦突破，就可以有更大的發展空間。
乙個新興的行業，到處都是機會，而乙個研究幾百年的行業，到處都是高山，連複製都難，科技研究當然選擇新興行業。
現在只是開始，而不是結束。。。
12樓：
如果CS PhD也「畢業即失業」，那麼CS Master呢？
每年產生的Master數量遠遠多於PhD。因此，如果你仍然打算從事這個領域，那麼去追求PhD學位無疑才是乙個明智的選擇。當然，如果你打算離開AI這個領域就另當別論了。
PhD的價值不僅僅侷限在學術訓練上，也是乙個在某個小方向上建立自己聲譽（Reputation）的好機會：在PhD期間獲得的所有成果都將與你自己牢牢繫結在一起；而當你進入企業之後，這份聲譽可能會更多地落到你的上級身上。
Take-away: 本科和碩士階段偏重技能層面的訓練，而博士階段提供的將是完全不同的事物。當「供給」「扎堆」的時候，篩選變得更加困難，而在此時「聲譽」的重要性才更加得以凸顯。
如果想要在乙個過熱的領域發展，乙個博士學位在很多場合都會對你大有裨益。
13樓：
你要是了解EE，就知道AI沒有什麼所謂的泡沫，EE裡的分支無數，但在我們真正科班出身的EEer看來，無非是四種工作：寫軟體訊號處理、寫FPGA訊號處理、天線設計、IC設計。
但你隨便開啟中國電子類高校的網頁，看一看他們的EE學院裡有多少亂七八糟的專業，就知道什麼叫泡沫了。
而AI，就是CS的乙個大分支，而且是最新的乙個分支，但論其火爆程度，還不一定比得上多年前的通訊工程。EE從高薪行業，變成夕陽行業，尚且經歷了2G、3G、4G、5G的過程，AI這才剛剛開始應用，急什麼。。。現在AI火爆，是因為各行各業都有AI化的需要，等AI被充分應用了，自然會有新的熱點出現，到時AI才會變成勸退學科。
唯一可以確定的，就是CS「以人為本」的時代已經過去了，未來是以資料為本、以GPU和TPU為本的時代，人力只是整個生產線上的乙個普通零件。很多公司裡的model的引數與其說是設計出來的，不如說是測試出來的，換而言之，你的GPU越多，你的測試結果就越多，你的model就越先進，所以與其給碼農發工資，還不如花錢去買資料、買硬體。
14樓：「已登出」
不會，學AI除了AI相關的工作還可以做web前端，伺服器端，android，ios…………總之…………
不過cs有趣的領域那麼多，做一做別的啊……真喜歡AI的話做圖形學也不虧嘛
15樓：
四年前報志願時候
他們說計算機都已經爛大街了，你現在報這個畢業了肯定找不到工作結果呢，現在讀研TM的又轉計算機了
你現在說AI扎堆已經爛大街了
我信你個鬼，你個糟老頭子壞的很
16樓：念舒
不會，只是因為AI和其他行業結合沒有AI直接應用在計算機視覺等方面容易，其實AI真正的金礦還沒有被挖掘。如果八年前我做了計算機視覺，就不一樣了。我好可惜。
一步錯不不錯啊，人生啊，最重要的是先愛自己。
17樓：王友初
有幾個概念需要說明下：
（1） 扎堆申請與AI泡沫是否破裂沒有關係。
（2） AI是否有泡沫，這個目前結論無法確認。其實目前談論的AI還是非常膚淺。畢竟沒有任何理論的突破。
（3）AI的發展嚴格受限於人類對於人類自己的認知。現在人類對於自己的認知還非常有限，所以AI的道路很長遠。
（4）最關鍵也是我一直思考的問題，真正意義上的AI一定不是搞計算機的人能搞出來的。基於計算機的AI是最基礎的AI。
（5）AI的發展非常有前途，在幾代人的時間裡面，不可能有泡沫。
18樓：張白黎
一旦AI投資風潮褪去，或者變成理性市場，AI崗位變少是必然的。
然而，有能力的PhD在任何行業，都是最容易轉行的。
補充甲方知識：如風控，投資，保險，質檢等等，做專業的甲方專屬分析師。
降維打擊弱者：卯足了勁學半年，把未來所有IT行業的本來屬於本科生的工作搶來：前端、運維、拉控制項。
開培訓班教小朋友：爭取計算機加入高考，爭取把AI平民化。
真正需要擔心的，是勉強轉行，能力一般的中下層次IT就業者。AI投資風潮一過，平日裡跟你們談笑風生的PhD就瞄準你們的工作了。
沒辦法，大家都要吃飯的，僧多粥少。
結語：年輕人應該學會客觀羅列自己的features。量化自己，腳踏實地，努力學習。
19樓：「已登出」
現在搞得都是弱人工智慧，可能會有盡頭，但是還有默默搞強人工智慧的，就沒盡頭了，那個跟醫學，生命科學類科學，心理學哲學等等是並行的。不過哪天搞出來，第二天恐怕我們都得失業。
20樓：
發表一點兒潑冷水的想法。
如果你真的喜歡，下面的內容沒必要看了，朝著自己心中的方向一步步前進就好了。
如果你只是覺得AI現在是風口，AI現在是高薪，俺認為還是要慎重一下滴！
俺不評價AI將來會怎樣，以免引起不必要的爭端。講一講挖礦的事吧。
當平民玩家知道能用CPU挖礦時，高富帥在用GPU挖礦；
當平民玩家開始使用GPU挖礦時，高富帥在用FPGA挖礦；
當平民玩家在城裡挖礦時，高富帥在西部挖礦；
當平民玩家在西部挖礦時，高富帥在北歐某國家挖礦；
21樓：
想問問quantum physics+ AI 現在怎麼樣了，看最近量子機器學習做了不少有意思的成果。
物理專業的，馬上要讀研究生，不知道量子計算好不好。想做點機器學習有關的工作，但是直接跨轉CS的話難度太高。
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