每到研究生入學(xué)考試出分的時候,網(wǎng)上都會有一波要不要讀研究生的爭論。
爭論分為正反兩個方面,辯手包括本科在讀學(xué)生、本科畢業(yè)生、研究生在讀學(xué)生、職場人士。。.。。.
爭論的焦點在于讀研三年和工作三年哪種方式更能促進(jìn)個人的發(fā)展。
有人認(rèn)為研究生學(xué)習(xí)就那的就那幾本書,職場人士在網(wǎng)上學(xué)習(xí)也能獲得個人技能的增長。另一部分人認(rèn)為讀研重要的不是知識,是思維,是關(guān)系,是平臺。當(dāng)然不同的專業(yè)、行業(yè)針對論點的論據(jù)不同,但圍繞的幾點無非是:資源、技術(shù)、人脈、錢。
下面AI科技評論想談?wù)劊杭热?a target="_blank">機器學(xué)習(xí)相關(guān)課程都能在網(wǎng)上學(xué),那還有必要讀研究生嗎?
技能獲取:網(wǎng)課VS讀研
網(wǎng)課的定義是能用電子設(shè)備通過互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)知識、技能的線上課程,有視頻、圖片、音頻等方式。這種定義本身就意味著知識學(xué)習(xí)門檻的降低,畢竟買一臺電腦,連接一個快速點的網(wǎng)絡(luò)的成本還是比較低的。另外,疫情下的這幾個月,雖然在線網(wǎng)課遭受了很多吐槽,但這一定程度上也證明了此種教育模式的可行之處。
所以,上網(wǎng)課學(xué)習(xí)知識并不是假命題。具體到機器學(xué)習(xí)相關(guān)專業(yè),讀研所接受知識的模式和網(wǎng)上學(xué)習(xí)模式兩者唯一不同的是一個“面授”,另一個是網(wǎng)絡(luò)授課。
研究生如果想看網(wǎng)上的課程的門檻和非學(xué)生的成本一樣,如果非學(xué)生想接受“面授”,即使是蹭課,往往也需要付出一定的成本。從技能進(jìn)階的角度來看,機器學(xué)習(xí)研究生的培養(yǎng)模式往往都是由本校學(xué)院制定,這些學(xué)生如果想自學(xué)網(wǎng)課,那么就先要完成學(xué)校規(guī)定的學(xué)分,老師指派的論文,有時候這些論文,學(xué)分很大程度上可能是與專業(yè)知識無關(guān)的思政教育。
南京大學(xué)AI本科培養(yǎng)體系
而只進(jìn)行網(wǎng)課學(xué)習(xí)的機器學(xué)習(xí)愛好者的技能進(jìn)階模式當(dāng)前也是比較清晰,先從吳恩達(dá)教授的機器學(xué)習(xí)入門,然后可以看看李宏毅教授的深度學(xué)習(xí),然后在啃一遍周志華的西瓜書鞏固基本知識。。.。。.如果僅僅不清楚學(xué)習(xí)課程的順序,知乎高贊回答有一大把。
另外,在網(wǎng)上自學(xué)機器學(xué)習(xí)課程的人大多數(shù)都是在職從業(yè)者,其所選擇課程也更有自主性、針對性,所以,如果不考慮毅力等因素,單從學(xué)習(xí)技能的角度,或許網(wǎng)上機器學(xué)習(xí)能夠代替研究生教育。
人脈獲取:導(dǎo)師制度VS公司平臺
不同于人文社科,機器學(xué)習(xí)作為工科類目下的專業(yè),更加要求實操經(jīng)驗。畢竟無論是相關(guān)從業(yè)者還是研究生都要求一定的編程能力。
研究生在校期間,學(xué)生一般都是跟著導(dǎo)師做項目,所能接觸到的人脈和資源直接取決于導(dǎo)師的“咖位”,導(dǎo)師在學(xué)術(shù)界越有名氣,學(xué)生身旁的師兄和師姐以及合作者就越優(yōu)秀。另外,研究生學(xué)校所在的地方也很能決定問題,如果在北京,學(xué)校之間的交流肯定少不了,借著導(dǎo)師平臺,能迅速接觸到大牛,遇到更優(yōu)秀的人。
從網(wǎng)課的角度來說,去上網(wǎng)課不會和授課人做朋友。但是在大學(xué),你就是導(dǎo)師的學(xué)生,有一位導(dǎo)師對未來職業(yè)發(fā)展會有好處,不管是直接給你一份工作,哪怕是給你提供一些建議,這都是很寶貴的。雖然說在公司,一個好的團(tuán)隊,學(xué)的東西并不比在學(xué)校少。
也有可能本科畢業(yè)的你能力吊打同齡研究生畢業(yè)生。但關(guān)鍵是,國內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭,明星AI創(chuàng)業(yè)公司,算法崗基本都是標(biāo)配研究生,除非你是本科生里很強的那種人,例如ACM獲獎?wù)撸蛘哂胁诲e的算法比賽成績。否則很難進(jìn)去。除非選擇小公司,但小公司入坑的概率比巨頭高一些。[1]
最后,我們考慮下極端的情況,一段有毒的碩士生歷程,比一份有毒的工作,毒性更強。畢竟,讀研期間換實驗室、換專業(yè),比在職場上換工作難很多。畢竟,對許多人來說,讀研并沒有那么有趣。待遇不高,就業(yè)前景未知,多個需求存在矛盾之處,不被尊重…。。許多因素都可能影響到研究生的心理狀態(tài)。在研究生中,體重波動、疲勞、頭痛、胃痛、神經(jīng)質(zhì)和酗酒,也都不少見。
金錢的獲取:公司招聘更看重學(xué)歷還是更看重項目和經(jīng)歷?
從解決信息不對稱的角度來看,公司在招聘的時候都會加大對學(xué)歷的考察。畢竟在網(wǎng)上學(xué)習(xí)課程的門檻比較低,而從網(wǎng)上“畢業(yè)”的門檻也比較低,而不論研究生的進(jìn)入門票,還是畢業(yè)限制,在企業(yè)心中都是衡量一個人能力的標(biāo)準(zhǔn)之一。
雖然進(jìn)入公司之后,才發(fā)現(xiàn)那些沒讀研究生的同事,生產(chǎn)力往往更強,也更能幫到其他同事。看看招聘要求,很多公司都希望從事機器學(xué)習(xí)工作的員工有碩士及以上學(xué)歷。
因為對于機器學(xué)習(xí)、人工智能之類的技術(shù)導(dǎo)向的工作,確實已經(jīng)有了一些成熟的技術(shù)方法,但是這些技術(shù)方法還在持續(xù)改進(jìn)發(fā)展,幾乎每天都有無盡的新論文出現(xiàn),每過一兩個月各種新技術(shù)就會跑出來一堆……更何況很多很多領(lǐng)域之前并沒有使用這一類AI技術(shù),需要讓既有技術(shù)適應(yīng)新的應(yīng)用目標(biāo),這也需要不小的實踐與研究能力。
而最簡單能用來證明這種研究能力的方式,而且便于HR篩選的方式,就是碩士學(xué)歷。也就是說,開發(fā)型工作、研究性工作,更多的是看重學(xué)歷。而大多數(shù)人在網(wǎng)上學(xué)習(xí)的機器學(xué)習(xí)課程,也更多的是針對技術(shù)研究型的工作,所以如果沒有“大公司”豐富的工作經(jīng)歷加持,僅僅依靠一套機器學(xué)習(xí)網(wǎng)上教程,或許很難拿到高薪職位。
那么,除了讀研就沒有更加清晰展現(xiàn)自己能力的方式了么?肯定是有的!kaggle上的一些數(shù)據(jù)科學(xué)比賽,就是很好的切入點,如果在學(xué)完吳恩達(dá)的機器學(xué)習(xí)課程之后,如果能積極參賽,和別人交流經(jīng)驗,并且能夠拿到名次,你的簡歷不比一些畢業(yè)研究生差。
另外,阿里主辦的數(shù)學(xué)競賽也已經(jīng)開始,據(jù)爆出來的題目,極大的考察了數(shù)學(xué)應(yīng)用能力,而機器學(xué)習(xí)也比較看重數(shù)學(xué)的應(yīng)用。。.。。.不管是讀研還是自學(xué),都需要積極上進(jìn)的心思,當(dāng)前擁抱最新技術(shù)的“姿勢”,還是讀一些頂會論文,固定的做一些讀論文的工作,然后把自己的心得體會開源出來,這對于自己成長的幫助不言而喻。
不讀碩士學(xué)位也能獲得科研能力:讀
上面說了這么多,那么讀個碩士學(xué)位有用么?答案是肯定的,但是考慮到時間成本和金錢成本等具體情況,每個人的選擇都會不一樣。
例如,吳恩達(dá)教授曾在一次采訪中說過,不是所有的機器學(xué)習(xí)都需要碩士、博士背景做支撐,但是如果能有機會去斯坦福,麻省理工的學(xué)習(xí)背景也是極棒的。
而在國內(nèi),能去北大、清華等超一流高校有一份求學(xué)經(jīng)驗,能帶給你眼界、金錢、機會的激勵也會超出你的想象。
那么,不讀碩士學(xué)位如何快速提升自己的科研能力,答案是讀論文:5-20篇論文(在選擇的領(lǐng)域,比如語音識別)=》這可能是足夠的知識,你可以實現(xiàn)一個語音識別系統(tǒng),但可能不夠研究或讓你處于前沿。
50-100篇論文=》你可能會對這個領(lǐng)域的應(yīng)用(語音識別)有很好的理解。如何高效的讀論文?在 CS230 課程中,吳恩達(dá)對于研究規(guī)劃與如何讀論文也提出了他的一些建議。
1、閱讀文章標(biāo)題、摘要和圖:通過閱讀文章標(biāo)題、摘要、關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖,或許還有實驗部分,你將能夠?qū)φ撐牡母拍钣幸粋€大致的了解。在深度學(xué)習(xí)中,有很多研究論文都是將整篇論文總結(jié)成一兩個圖形,而不需要費力地通讀全文。
2、讀介紹+結(jié)論+圖+略過其他:介紹、結(jié)論和摘要是作者試圖仔細(xì)總結(jié)自己工作的地方,以便向?qū)徃迦岁U明為什么他們的論文應(yīng)該被接受發(fā)表。此外,略過相關(guān)的工作部分(如果可能的話),這部分的目的是突出其他人所做的工作,這些工作在某種程度上與作者的工作有關(guān)。因此,閱讀它可能是有用的,但如果你不熟悉這個主題,有時很難理解。
3、通讀全文,但跳過數(shù)學(xué)部分。
4、通讀全文,但略過沒有意義的部分:出色的研究意味著我們發(fā)表的東西是在我們的知識和理解的邊界上。
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