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  18*******01 2022-02-19
  1.本碩211以上。2.導(dǎo)師是百篇優(yōu)博以上級別的（這點有些人有疑惑，其實不是說非要百篇優(yōu)博。四青，長江，杰青，fellow，院士等等更大的帽子，或者各省的江河湖海學(xué)者，只不過這些title理論上都比百篇難度高，這兩年剛搞的博新計劃其實也ok，不過拿博新的大多本來就在大課題組里當(dāng)小老板，同理其實還有ccf優(yōu)博，微軟學(xué)者獎學(xué)金，谷歌獎學(xué)金，百度獎學(xué)金的獲得者，都可以當(dāng)做一個指標(biāo)來看。），且近三年有五篇以上頂會或者trans發(fā)表。3.有一作/學(xué)生一作/共同一作的c類以上會議/期刊，ps：access不算，可能會是減分項。4.c類以上會議的比賽前六，kaggle比賽前六，國內(nèi)某些水賽前3。（有3或者5的時候，其實4可以被覆蓋，因為比賽存在抱大腿情況）5.bat，tmd，商湯曠視等等叫得出名字的公司實習(xí)經(jīng)歷。6.刷過leetcode，最差也得把劍指offer所有題都能做。ps：最好方向熱門，檢測，分割，跟蹤，檢索，細粒度分類，vslam等等，你搞個隱寫檢測，暗水印之類的小方向真的很蛋疼。以上要求滿足3點，至少能撈個白菜offer，滿足5點以上，可以去試試大廠sp和ssp了。連3點都滿足不了，不建議入行。
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  15*******70 2022-02-19
  人工智能學(xué)界目前的一大問題是項目落地的問題，大量實驗室理想模型要么部署存在困難，要么功能難以變現(xiàn)，和真空球形雞沒啥差別，但是如果你不一味追求模型先進，而是著眼于實際工業(yè)問題，你就會發(fā)現(xiàn)某些領(lǐng)域的生產(chǎn)方式確實太落后了，落后到你隨便拿一個十年前的成熟模型都能對其大量的改進，所以說，朋友們，把你們的天賦帶到稀缺的地方去，你非要留在cs圈子里和一堆大佬玩命，再好的行業(yè)也不遭不住你們這么內(nèi)卷啊，換個思路，換個領(lǐng)域，有的是連求梯度都不會的圈子等你發(fā)揮
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  13*******36 2022-02-19
  因為國家說的人工智能和知乎說的人工智能壓根不是一個東西啊在知乎上，一提到人工智能，基本上就認定是深度學(xué)習(xí)，部分人會提一嘴支持向量機之類的東西，這是目前學(xué)界的思路，人工智能和機器學(xué)習(xí)是一定程度劃等號的但是國家可不這么想，他們不管你統(tǒng)不統(tǒng)計，學(xué)不學(xué)習(xí)，在國家看來，只要能改進工業(yè)生產(chǎn)，提高運行效率，減少人工需求的，都是特么的人工智能，我之前在某個結(jié)題會上和一個相關(guān)部門的工作人員交流的時候，他告訴我他覺得CFD某種程度上也能算智能嘛目前，國家行政部門和學(xué)術(shù)圈在思路上還是存在一定的差異的，圈里相對存在一定的應(yīng)然思路，就是這玩意應(yīng)該是怎么樣的，我們應(yīng)該怎么做，國家不這樣，他們講究實用主義，我現(xiàn)在需要解決一個問題，你要是能給我搞定了，別說什么強化學(xué)習(xí)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，你就是跳大神，我都無所謂。所以你會看到大量的所謂人工智能項目，仔細研究研究好像和人工智能沒啥大關(guān)系，就是順從這一思路的產(chǎn)物，畢竟你是管理部門你最大，你說他是啥他就是啥，反正問題我?guī)湍憬鉀Q了，沒啥事我先走了