3月26日，

天學網人工智慧學院攜手北京科技大學數理學院研究生會在北京科技大學理化樓舉辦了“走進AI演算法工程師”校園沙龍。

在本次沙龍活動中，兩位從事演算法工作多年的在職AI演算法工程師學長走進校園，與對人工智慧感興趣的學生們進行了一次面對面的經驗分享，並針對

“AI演算法工程師的從業經歷和日常工作分享”、“AI工程師需要具備的知識技能與學習AI的最佳路徑規劃”、“面試和求職AI演算法工程師的經驗技巧分享”

等問題向同學們提出了寶貴的建議。

參加此次分享沙龍的學生主要是數學、計算機、通訊工程、軟體工程等專業的大三、大四本科生及研究生，因為不同學習階段的學生面對人工智慧存在不一樣的困惑，因此本次沙龍現場的互動十分熱烈。

以下是小編針對本次分享沙龍中被提問次數較多的幾個問題總結的問答彙編。

AI演算法工程師的日常工作流程是什麼？

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羅傑老師：

AI演算法工程師的日常工作流程基本是先做資料處理，然後建模調參，最後做最佳化。新人剛入行，如果是在大廠，最開始肯定是從資料處理做起，建模、調參、最佳化會有較為資深的工程師來做；而如果是在創業公司，自己負責一個專案，全流程工作可能都需要獨立完成。

新人在剛入行的時候，做資料處理是必不可少的，如果洗資料都做不好，後面的工作就更加不好上手。當洗資料熟練後，如果你要做一個影象識別或者NLP的機器學習，當你拿到需求時，首先要明確自己的思路，沒有思路就要去學習別人的經驗。在做的過程中常遇到的問題是關於程式碼和效果的，那麼做完之後就要去分析為什麼會出現這些問題，是模型出了問題？還是資料出了問題？在這之後就是模型最佳化的工作。

學習人工智慧的大致流程？

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張文斌老師：

首先需要一定的高數和程式設計基礎，數學基礎主要是機率論、統計、微積分和線性代數，而程式設計基礎要求至少掌握一門程式語言（最好是python或C++）、熟練使用機器學習框架並且瞭解計算機底層演算法。然後基本上要按照線性迴歸；邏輯迴歸；手寫數字識別系統的搭建；DNN、CNN、RNN原理、結構與搭建等流程進行學習，接下來會區分研究方向，從事語言、影象或者NLP的演算法工程師，都有各自的一套知識和專案需要進一步深造。

進入自由答疑時間，學生們與二位嘉賓的互動愈發熱烈。大家聚集到二位嘉賓身邊，就“數學系畢業去面試演算法工程師要做哪些準備”、“演算法工程師工作時間的安排”等問題與嘉賓們展開了深度互動，二位嘉賓則針對學生們的問題做了一一解答，使大家對於“AI演算法工程師”又有了進一步的瞭解。

沙龍結束後，來自數學專業的王同學興奮地說道：“今天的沙龍分享會真是乾貨滿滿！兩位老師提到的AI學習路徑規劃以及面試技巧都給我留下了深刻印象，特別是老師建議我到Leetcode上多刷一些程式碼題再去面試，讓我感到非常受用，也讓我開始思考定位自己的實習方向，參加這場沙龍活動真是不虛此行。”

人工智慧市場井噴，用人企業無時不刻不在釋放著高薪崗位，這使得不少理工科專業的學生都渴望趕上這波熱潮。但大多數在校生對人工智慧的瞭解尚為淺顯，也並不具備從事AI演算法工程師必需的知識技能。這種情況下，盲目的投入演算法崗的應聘中，並不是一個明智的選擇。

天學網人工智慧學院已經多次走進高校舉辦“走進AI演算法工程師”沙龍分享活動，目的就是充分貼近高校學子，深入瞭解同學們的內心困惑，指引處在迷茫期的同學們學習AI的方向，進而傳授學習AI的方法和技能，助他們推開AI行業的大門，成為一名優秀的AI演算法工程師。

天學網人工智慧學院經過對200餘名高校理工科相關專業學生和在職程式設計師的調研，由凌聲芯語音科技有限公司CTO主導，聯合清華大學學術力量及一線AI企業合作伙伴共同打造形成了完備的課程體系，以“深度學習專案實踐”為核心課程體系，利用週末時間進行小班制教學，主要面向“211”“985”招生，發揮“學、練、研”的教學特色，秉持“學AI，就是要做專案”的教學理念，以培養AI領域工程師、演算法研發人員為使命，旨在向企業輸送更多AI領域的專業人才。

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