隨著AI技術(shù)的不斷進步，專業(yè)人才的需求也日益增長。數(shù)學作為AI的基石，為機器學習、深度學習、數(shù)據(jù)分析等提供了理論基礎(chǔ)和工具，因此越來越多的數(shù)學專業(yè)學生開始考慮在人工智能領(lǐng)域發(fā)展。本文主要是為數(shù)學專業(yè)的學生提供一個大學期間拓展人工智能學習的全面學習規(guī)劃，從而幫助學生在人工智能行業(yè)更好的就業(yè)。

一、數(shù)學專業(yè)學人工智能的顧慮

在提供具體的學習規(guī)劃前，可能會有同學有顧慮，【擔心自己的計算機編程技能不足、擔心數(shù)學和人工智能同時學習精力顧不過來，還可能對數(shù)學專業(yè)的人工智能就業(yè)前景存疑，以及在缺乏計算機學科背景的情況下，自己是否能有效地融入AI領(lǐng)域感到不確定】。

其實數(shù)學專業(yè)的學生完全可以打消這些顧慮，因為數(shù)學為AI提供了堅實的理論基礎(chǔ)，數(shù)學訓練出的嚴謹思維和抽象推理能力，對于理解、開發(fā)和應用AI算法非常重要。事實上，很多數(shù)學專業(yè)的畢業(yè)生在軟件開發(fā)、人工智能、數(shù)據(jù)科學等領(lǐng)域都有不錯的表現(xiàn)，數(shù)學底子也讓他們事業(yè)更上一層樓。

再說編程技能，很多數(shù)學專業(yè)同學擔心，又要學數(shù)學基礎(chǔ)課程，又要學計算機編程，精力顧不過來。這是很現(xiàn)實的問題，但如果是有明確的學習路線和時間規(guī)劃，選擇高效且有效的學習方式，然后結(jié)合技能學習與項目實戰(zhàn)，大學期間拓展編程學習就是完全沒問題的（我們后文會給出詳細的路線及規(guī)劃），當然肯定也是需要個人付出額外的時間和努力的。目前計算機領(lǐng)域是數(shù)學知識非常重要的應用領(lǐng)域之一，計算機編程的學習將在很大程度上拓展數(shù)學專業(yè)的就業(yè)渠道。

【說明】：數(shù)學專業(yè)學生，如果將來想考研考博，走教師或科研方向，建議重點仍然是放在數(shù)學專業(yè)課程上，將學科基礎(chǔ)及專業(yè)課程掌握扎實。本文主要是針對那些本科數(shù)學專業(yè)畢業(yè)后想拓展人工智能方向就業(yè)的學生，或是研究生想轉(zhuǎn)人工智能專業(yè)方向的學生，給出的一些建議及規(guī)劃。

二、學習人工智能需要什么基礎(chǔ)？

在規(guī)劃之前，首先要知道學習人工智能需要什么基礎(chǔ)，主要包括兩個方面：

首先是數(shù)學基礎(chǔ)，包括線性代數(shù)、概率論與統(tǒng)計、微積分等，它們?yōu)槔斫夂烷_發(fā)AI算法提供理論支撐；

其次是編程技能，熟練掌握至少一種編程語言，比如Python，了解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這些都是實現(xiàn)AI應用不可或缺的技能。

三、數(shù)學專業(yè)大一到大四的AI學習規(guī)劃

大一：打好基礎(chǔ)

大學第一年，應該專注于打好數(shù)學基礎(chǔ)，包括學習高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計等課程。這些數(shù)學基礎(chǔ)對理解AI算法至關(guān)重要，盡可能牢固掌握，打好根基。

除了數(shù)學基礎(chǔ)課程外，可以選修計算機編程語言課程（有些學校可能大二才開設(shè)）。數(shù)學專業(yè)學編程，并不需要怎么精通，邊學邊動手實操，在實踐中掌握技能是最有效的學習方法。另外初學編程，選擇一門編程語言即可，大多數(shù)編程語言的邏輯是差不多的。Python是人工智能領(lǐng)域的熱門編程語言，建議大一就可以開始學，Python也比較易學，且有豐富的庫和框架，比如TensorFlow和PyTorch，這些對機器學習和深度學習中也是非常重要的。

【學習建議】：大一主要還是以專注學業(yè)為主，打好數(shù)學基礎(chǔ)是最重要的。數(shù)學專業(yè)學人工智能，扎實的數(shù)學基礎(chǔ)是一大優(yōu)勢，因此一定不要本末倒置。尤其在大一，一定要重視數(shù)學基礎(chǔ)課程的學習。有精力的情況下，閑暇時間可以從網(wǎng)上多了解下人工智能方向的知識，提前熟悉這個領(lǐng)域的常用技術(shù)點及行業(yè)發(fā)展趨勢，選修或自學Python編程。

大二：進階學習

到了大二，會有很多數(shù)學的專業(yè)課程要上，大二的專業(yè)課程，仍然非常重要。作為數(shù)學專業(yè)的學生，要為將來預留更廣闊的出路，無論是考研、保研還是出國，專業(yè)課的學習都會很重要，建議要多刷題多總結(jié)。

大一如果沒有拓展編程學習的話，大二可以選修或自學下編程。大一如果有編程基礎(chǔ)，大二可以繼續(xù)深入學習編程，偏重做一些編程項目，網(wǎng)上找一些簡單的應用項目，也可以是開源項目，提升自己的編程實戰(zhàn)能力?？梢?strong>選修計算機編程相關(guān)的課程，如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、數(shù)據(jù)庫等，對提升編程思維能力很有幫助。也可以拓展學習一下機器視覺OpenCV相關(guān)的技能學習，做一些圖像處理、車牌識別的小項目。

【競賽及實習建議】：大二仍然需要重視數(shù)學專業(yè)課程的學習，可以嘗試參加全國大學生數(shù)學競賽、全國大學生數(shù)學建模大賽，也可以嘗試ACM國際大學生程序設(shè)計競賽、中國大學生計算機設(shè)計大賽等編程比賽，鍛煉解決問題的能力。想考研或保研的，大二就可以加入課題組，對未來也會很有幫助。另外，學習優(yōu)秀的學生，也可以從大二暑期開始，就積極尋找與編程相關(guān)的暑期實習機會，多接觸真實職場的項目，積累工作經(jīng)驗。

大三：深入實踐

大三開始，基本就需要為考研、保研、就業(yè)做準備了。大三的專業(yè)課也不少，對于想考研或?qū)Ｗ⒂趶氖卵芯抗ぷ鞯耐瑢W來說，可以選擇自己感興趣的課題方向，不要分散精力，在某一方向做到專精。可以考慮申請本科生科研訓練計劃（SRTP），跟導師做一些初步的研究工作助理工作。想大四保研、加學分、評獎等，也可以考慮準備并提交學術(shù)論文或?qū)＠暾?/strong>，這個可以網(wǎng)上搜一下大學生如何積累科研經(jīng)歷，如何申請專利等。想保研的也可以多關(guān)注目標院校的暑期夏令營，提前聯(lián)系導師，爭取資格?？佳腥绻缈加嬎銠C、金融或人工智能等專業(yè)，也需要在大三提前學習目標專業(yè)的一些專業(yè)課程。數(shù)學專業(yè)讀研也是個不錯的選擇，可以更深入地掌握這一領(lǐng)域的知識，提升自己的能力，在未來的人才市場上更有競爭力，尤其是想進大廠工作，未來想當高校老師，學歷都是敲門磚。

如果想往人工智能方向發(fā)展的話，在專業(yè)課程學習上，可以多關(guān)注應用數(shù)學，特別是隨機過程、優(yōu)化理論等科目，這些都是開發(fā)高效機器學習算法的關(guān)鍵，還有拓撲學、泛函分析、微分幾何等，這些對人工智能中圖像識別的學習很有幫助。有較強的數(shù)據(jù)功底，對于人工智能方向更長遠的職業(yè)發(fā)展來說，非常有利。

數(shù)學專業(yè)的主要就業(yè)方向就是數(shù)學老師、數(shù)據(jù)分析師、算法工程師、證券分析師、保險精算師等，主要就業(yè)領(lǐng)域主要是教育、金融、IT企業(yè)、科研單位等。要想進入不同領(lǐng)域，都需要提前規(guī)劃學習相關(guān)領(lǐng)域的知識。

如果考慮人工智能方向就業(yè)做算法工程師，有了大一大二的數(shù)學及編程基礎(chǔ)，大三建議多花一些時間，系統(tǒng)性的學習人工智能方面的核心算法，包括通用的機器學習、深度學習，以及不同AI垂直領(lǐng)域的一些經(jīng)典算法，比如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、自然語言處理（NLP）、Transformer等，這些內(nèi)容覆蓋了90% AI崗位技能，然后做一些計算機視覺或大模型方向的綜合項目開發(fā)。通過項目實戰(zhàn)，理解AI的實際應用，積累項目的經(jīng)驗，這些項目經(jīng)驗都可以直接寫入簡歷，提升就業(yè)競爭力。這個文章后面會提供一個完整的學習路線和規(guī)劃供參考。

【競賽及實習建議】：大三也可以參加一些數(shù)學競賽和編程類競賽，如果能拿下好的成績，對于保研和就業(yè)，都是非常有好處的，也可以豐富履歷，增長見識。對于想就業(yè)的同學，大三的暑期實習非常重要，不要等大四秋招、春招才考慮，能力優(yōu)秀的學生甚至可以積極獲得知名企業(yè)的暑期實習機會。關(guān)注人工智能就業(yè)的同學，大三上學期就可以系統(tǒng)性的學習人工智能，然后大三暑期積極尋找人工智能相關(guān)的暑期實習工作，985/211的優(yōu)秀學生，也可以重點關(guān)注那些有較強AI研發(fā)實力的大公司實習。

大四：沖刺準備

這一階段要完成畢業(yè)設(shè)計或論文，可以圍繞一個具體的人工智能項目展開。另外考研的要全力備考，初試復試，保研的要準備好個人陳述和證明資料，就業(yè)的要準備好簡歷，多刷題，多跑招聘會，包括秋招春招，其中秋招尤為重要，盡可能在秋招時就敲定工作。

數(shù)學專業(yè)想從事人工智能的學生，按照前面大一大二大三的計算機編程及人工智能學習計劃，加上大三暑期的實習，基本可以從容應對大四的就業(yè)了。上面規(guī)劃的編程及人工智能學習建議，如果沒有學習完也可以在大四上學期盡可能補充上。另外依然需要多刷題、背題，多積累一些項目經(jīng)驗，針對應聘公司崗位需求針對性的準備簡歷及技術(shù)面試等，爭取以硬核實力+充分的準備，拿到自己心儀的offer，985/211的學生也可以積極沖擊大廠名額！

相信每一條路都是最好的，確定好了，就全力以赴，加油！

四、人工智能全棧工程師學習路線

數(shù)學專業(yè)，想從事人工智能方向工位，建議大三大四階段，抽時間體系化的學習人工智能相關(guān)的知識。如果對每一階段的人工智能學習內(nèi)容不了解，不知道從何下手，可以參考下圖的“人工智能全棧工程師學習路線”。該學習路線是面向企業(yè)招聘需求規(guī)劃的人工智能全棧學習路線，課程內(nèi)容覆蓋90% AI崗位技能，涉及機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理、語音識別、AI大模型等AI全棧技術(shù)。

針對上述學習路線圖，推薦一套培訓級別的精講課程，面向零基礎(chǔ)手把手教學。整套課程包括1000余講名師精講視頻，線上大屏真人錄播課程帶字幕，還包括20~30個算法小項目及綜合項目實戰(zhàn)，其中包括3D沉浸式場景項目實戰(zhàn)，很多綜合項目都可以直接寫入簡歷中。從入門到項目實戰(zhàn)，學生可以充分利用碎片化時間，通過線上的方式完成體系化的人工智能學習。

最重要的一點是，這套課程配套華清遠見歷時6年打造的“人工智能在線實驗平臺”，該平臺對于算法原理學習、編程學習、項目實戰(zhàn)，都提供了非常高效的學習方法，非常適合零基礎(chǔ)用戶。交互式圖形化學算法（算法組件化拆解，并互動式動態(tài)調(diào)參），Python代碼自動生成學編程（不會因為編程基礎(chǔ)弱影響算法應用實戰(zhàn)，而且可以在算法應用過程中反向加深Python編程學習），3D沉浸式實戰(zhàn)AI項目（提供智能分揀、自動駕駛等3D項目場景體驗，覆蓋從數(shù)據(jù)采集-標注-模型訓練-預測-部署-測試，全鏈路項目實戰(zhàn)），完美解決初學者面臨的編程基礎(chǔ)弱、寫代碼麻煩、算法原理難懂、項目落地難等問題。

五、人工智能在線實驗平臺優(yōu)勢

組件可視化學算法

人工智能在線實驗平臺把算法拆分成多個組件，復雜的東西一旦進行拆分就會變得簡單多了，然后通過平臺仿真動畫深入淺出的講解原理，直觀“看到”算法的工作原理和過程?？梢约磿r看到算法執(zhí)行的結(jié)果，并通過動態(tài)調(diào)整參數(shù)觀察結(jié)果變化，加深對算法的理解，讓算法學習更加直觀和有趣。

Python代碼自動生成

平臺把構(gòu)建的算法自動生成Python代碼，當算法組件調(diào)整或動態(tài)調(diào)參時，實時看到Python代碼的變化，算法和代碼一一對應。幫助學生快速應用算法，讓算法跑起來，看到效果，興趣導向式學習。就算編程基礎(chǔ)薄弱的學生也可以通過觀察平臺自動生成的代碼，可以更快理解Python語法和編程結(jié)構(gòu)。

在算法應用過程中，去反向讀懂代碼，進一步加深Python編程學習。平臺還自帶常用的AI環(huán)境與庫，代碼生成后，可以在平臺通用的IDE環(huán)境(如Jupyter、Pycharm)里調(diào)試驗證，擺脫了環(huán)境安裝的煩惱，讓編程學習及算法應用更高效。

3D全鏈路項目實戰(zhàn)

除了會針對每個技術(shù)點搭配小項目案例進行在線平臺實操外，還會提供3D場景化綜合項目，包括智能分揀系統(tǒng)、智能對話系統(tǒng)、智能駕駛、垃圾分類系統(tǒng)等。項目綜合性強，覆蓋從數(shù)據(jù)采集-標注-模型訓練-預測-部署-測試，全鏈路項目實戰(zhàn)。邊玩邊學，沉浸式體驗，更深入地實戰(zhàn)算法在項目中的應用。在自習室就可以上手實操，積累完整的項目經(jīng)驗。

對人工智能學習感興趣的同學，可以后臺私信雯雯老師，免費領(lǐng)取人工智能體系課100+講名師精品課程及平臺實操體驗，也可以領(lǐng)取部分項目案例源碼及AI論文，可以提前學習下，給自己的知識儲備打好基礎(chǔ)。