史同学：深耕机器人智能行业，谈谈学AI我为何选择HPU？

注：文章中“我”均代表史同学

在我真正开始系统学习人工智能之前，其实早就被它“忽悠”进了坑。

记得那时候我写了个AI爬虫程序，专门去抓取历年中国体彩大乐透的中奖数据。说实话，最初只是出于好奇：这么多年的号码，难道真的一点规律都没有？

数据抓下来了，整整齐齐地躺在Excel里，我盯着那几千条数字，脑子却一片空白，不会分析、不会建模，只能干瞪眼。

那一刻我才意识到，原来抓数据只是开胃菜，真正的硬菜，是你要能看懂它、用得上它。

这种“有宝山却不会挖”的挫败感，让我下定决心：我要系统地学数据分析、学AI。也正是从那时候开始，我真正走上了转码这条路。

作为一个不是科班出身的人，我的经历或许能给正在考虑转行的朋友们一些参考。

一、跨学科读AI，我选择美国在线硕士

我知道很多人会觉得，非计算机背景转AI会很吃亏，但其实每种背景都有独特优势。

像我学工程出身，对配置环境、调试软件这块就不太怵；文科生反而可能在概念理解或建模思维上更灵活。

这些优势不该被忽略，反倒可以成为你未来技术道路上的亮点。别小看自己的跨学科视角，说不定还能创造出新的交叉点。

不过话说回来，转行的确需要勇气和恒心。方向对了，真的可以完全蜕变，关键是保持一种终身学习的姿态。就像我现在，哪怕完成了作业，也会自己去翻资料、写小项目，时刻给大脑“喂点料”。

说到底，这场AI浪潮已经来了，你不能假装没看见。与其害怕被淘汰，不如主动迎上去。

我自己就很庆幸当初选择了这条路，因为能亲身参与一个改变世界的进程，本身就是一件令人热血沸腾的事。

说回我现在读的人工智能硕士项目：夏威夷太平洋大学（HPU）的人工智能硕士（MSAI），这段学习经历对我来说意义非凡。

首先，海外在线硕士一般采用申请制，这对职场人特别友好，省去了备考的煎熬，时间和精力都轻松不少。

再说国内的非全日制硕士，考试难度和全日制完全一样，一点都不含糊。

职场人都深有体会，年底工作忙起来简直分身乏术。很多人辛辛苦苦准备了一年，结果因为年底太忙最后不得不放弃考试。

其次，HPU在课程安排上考虑得很周到。

彼岸教育的Lumina系统会根据时差灵活调整作业截止时间，还专门为我们配备了中文助教。作业批改时，助教老师会用中文写详细的评语，这对我们理解课程内容帮助很大。

教务老师们更是把“贴心”二字做到了极致。教材永远提前准备好，微信群里永远有及时的提醒，有时候深夜发问都能秒回。

最后，线上班级就像个多元文化熔炉。

IT工程师能用代码轻松解题，咨询顾问擅长梳理逻辑，转行的文科生则常带来独特视角。

小组讨论时，不同背景的思维碰撞总能擦出火花。尽管素未谋面，同学们却格外热忱。

有人凌晨还在讨论作业，有人主动分享精心整理的笔记。这种互帮互助的氛围，让线上学习也变得温暖而生动。

这一切让我深有感触：在这里，我们从来都不是一个人在战斗。

二、HPU MSAI学习策略:从实操中积累

首先，兴趣真的太重要了，学AI不轻松，尤其是从零开始。

没有热情，很难撑过枯燥的学习曲线。但只要你心里有那股子“好奇”，其实很多问题都能迎刃而解。

在HPU的学习和我过去在国内读大学的体验完全不同。这段学习经历给我最大的两个感受是：学习更难了；角色变了。

以前是被动听讲的学生，现在是主动探索的学习者。这种变化让我更有方向感和成就感，也更清楚自己在AI这条路上能走多远。

过去是线下上课，有固定作息，而现在是完全在线的形式，自律和主动性显得格外重要。每周都有任务，Quiz和Assignment一环扣一环，必须合理安排时间、充分利用碎片时间来完成。

刚开始我也有点慌，全英文授课，看资料、听讲义都费劲。

但还好有彼岸教育的教务老师耐心帮助，还有教材和教授的在线答疑，加上同学之间的互助，我慢慢也找到了节奏。

其次，随着硕士课程的难度加大，内容更深，任务也更复杂。

比如以前本科讲的人工智能与机器学习，可能只涉及基本概念；而现在课程不仅要我们理解算法原理，还会讨论背后的哲学思考，要求我们去优化模型、实现代码。

更别说各种统计工具和代码实操了，一开始根本不会用SAS和JMP这类软件，后来也是慢慢练出来的。

我当时就靠着对AI编程的一点点痴迷，啃完了第一门机器学习的课程。

当然，建议大家不要急于求成，打好基础真的太关键。按着课程大纲来，先通读一遍阅读材料，了解下结构脉络，然后再看教学视频、做练习题。

尤其是那种统计软件操作，别怕点错，多点点说不定还有意外惊喜。

做Quiz和Assignment之前，记得回顾课程内容，还要搞清楚专业术语的中英文对应，特别是在机器学习这类英文词汇密集的领域，理解准了，后面才不容易误解题意。

最后，一定要动手实操！光靠看书真不够用。

像现在很多课程都要求用统计软件甚至写代码去完成分析项目，不实践根本掌握不了。

我们班的同学私下还会找一些开放数据集自己练手，一来巩固知识，二来也能攒点“项目经历”，对以后写简历特别有帮助。

更惊喜的是，HPU会根据最新AI发展从下列主题中选择性推出非学分的进阶前沿课程：

海外硕士从申请到毕业，我需要花多少钱？

点击下载www.beaconedu.com/lpv1/hpu-1107

三、不可或缺的“工具与资源”

现在的网络资源太丰富了，B站、慕课，还有DeepLearning.AI这种平台，全是宝藏。

当然了，不能照搬答案，得自己消化吸收，保持学术诚信。

我想推荐一本书——《这就是ChatGPT》，作者是斯蒂芬·沃尔弗拉姆，作者开发了Wolfram Alpha和Mathematica。

书里有一句话对我触动很大：

人类引以为傲的创造力、想象力，AI未必无法复制。从计算的角度，人类和自然界某些系统其实没啥本质差别。

这话听起来有点扎心，但也挺清醒的。

那人类该怎么办？

沃尔弗拉姆说，我们得从“怎么回答问题”转变成“会问什么问题”，而且得判断“哪些问题值得问”。

这不就是未来AI时代的核心竞争力嘛！不光会用工具，更要会选方向。

他特别强调“做中学”，你想做个网站？直接问ChatGPT怎么搞，遇到不懂的就接着问，别想着先把所有知识学完再动手，那样永远也动不了。

灵活应变、调动资源、整合工具，这才是关键。

另外，这两关于大模型应用开发极简入门的书籍非常有用：《基于GPT-4和ChatGPT（第2版）》、《奥利维耶·卡埃朗（Olivier Caelen）》。

教你如何在两小时内做一个原生AI应用，实操党福利，尤其适合刚入门却手痒的你。不过这些书都是英文书，如果你语言没问题，建议直接看原版，内容非常实用。

四、AI的未来与个人发展

说实话，AI发展之快，真的令人震撼。

我还记得2022年12月4日晚上，第一次和ChatGPT对话，那种震惊程度真的不亚于看《黑客帝国》。我当时激动地觉得：

AGI（通用人工智能）是不是已经来了？是不是下一步就要进化到ASI（超级智能）了？

后来我慢慢了解，大语言模型、多模态生成、文本到图像再到视频这些技术，其实还有很多局限。但不得不承认，是OpenAI让AI彻底出圈。

之后我陆续玩了MidJourney、DALL·E、Stable Diffusion这些图像生成工具，还试过Sora和Luma AI那种能生成视频的平台，甚至用Sono搞了点音乐。

真心建议大家都去试试，那种创作自由度简直爽到飞起。

现在的互联网真的到了“只有你想不到的，没有AI做不到的”程度。

AI彻底释放了人类的创造力。我对未来非常乐观，未来十年，AI将深入各个行业：教育上实现个性化教学，医疗上辅助诊断，甚至搞不好“AI医生”都成现实。

虽然也会有隐私、伦理、失业等问题，但我始终相信，每次技术变革，都会淘汰一部分旧岗位，同时也创造出新的机会。

就拿程序员来说吧，很多人担心自己会被AI干掉。但我更愿意相信，人类+AI，会是最强组合。程序员用AI加速开发，而不是被它替代，前提是我们得不断学习，保持适应力。

所以如果你现在也站在转行的十字路口，别怕，迈出那一步，先开始就是胜利。

只要你肯学，AI不会辜负任何一个愿意投入的人。