文章针对计算机专业学生如何应对AI时代的挑战提出建议。作者认为，AI工具的进步使传统编程岗位面临淘汰，但计算机专业仍是从事AI的最佳选择。文章提出三种职业方向：AI算法工程师、大模型软件开发和AI应用，并建议根据自身数学和编程能力选择合适方向。此外，文章强调未来AI领域需要高精尖人才，需不断深耕以在竞争中脱颖而出。
1、写在前面
最近一位学弟向我描述了他的迷茫:“最近身边同学都很焦虑，大厂裁员消息不断，许多传统技术岗位的招聘需求也在减少。大学老师建议我们关注 AI，可又担心现在学 AI 很快也会面临市场饱和。看到 AI 相关岗位的薪资水涨船高，心里更不是滋味。计算机专业如何避免被AI淘汰，不走人工智能是不是就是死路一条？”
2、学长观点
计算机专业避免被AI淘汰，只有研究AI一条路。大学老师让关注AI是符合未来发展趋势的。
传统互联网行业下行，码农编写代码能力已经难以与DeepSeek、Cursor等AI工具相比——在力扣上刷过的编程题，DeepSeek能轻松编出来。过去由人工智能生成的代码需要经过修改才能使用，现在已经进化到可以直接拿来使用。（身边的程序员同事写代码时必备AI工具，现在是辅助使用，将来就是淘汰）
但是，人工智能时代计算机是最好的专业之一，因为计算机是从事人工智能最合适的专业。
如果学校还不错，数学功底深厚，可以考虑AI算法。学好高数、线性代数、概率论等数学课。学习神经网络、transformer架构，学习pytorch等AI知识。
下面是华为招聘AI算法工程师的招聘要求可以针对性的学习。
如果数学功底不那么深厚，编程能力很强，可以考虑大模型软件开发。虽然不需要像算法工程师那样能熟练推导各种公式，但也需要掌握AI算法，只有把算法搞明白才能软件实现。
下面是AI软件开发的招聘需求，可以针对性学习。
此外，人工智能相关且要求低一些的就是AI应用了，可以学习大模型微调和部署。
3、写在最后
现在各行各业人才基本都接近饱和，AI人才当然也会饱和。未来需要的是高精尖人才，需要在自己的研究领域不断深耕，才能杀破重围！（要求变高，就要比别人更卷）。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包：
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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
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