数学专业转人工智能：考研就业前景分析及大学四年学习路径全揭秘

摘要：随着AI技术的不断进步，专业人才的需求也日益增长。数学作为AI的基石，为机器学习、深度学习、数据分析等提供了理论基础和工具，因此越来越多的数学专业学生开始考虑在人工智能领域发展。本文主要是为数学专业的学生提供一个大学期间拓展人工智能学习的全面学习规划，从而帮助

随着AI技术的不断进步，专业人才的需求也日益增长。数学作为AI的基石，为机器学习、深度学习、数据分析等提供了理论基础和工具，因此越来越多的数学专业学生开始考虑在人工智能领域发展。本文主要是为数学专业的学生提供一个大学期间拓展人工智能学习的全面学习规划，从而帮助学生在人工智能行业更好的就业。

在提供具体的学习规划前，可能会有同学有顾虑，【担心自己的计算机编程技能不足、担心数学和人工智能同时学习精力顾不过来，还可能对数学专业的人工智能就业前景存疑，以及在缺乏计算机学科背景的情况下，自己是否能有效地融入AI领域感到不确定】。

其实数学专业的学生完全可以打消这些顾虑，因为数学为AI提供了坚实的理论基础，数学训练出的严谨思维和抽象推理能力，对于理解、开发和应用AI算法非常重要。事实上，很多数学专业的毕业生在软件开发、人工智能、数据科学等领域都有不错的表现，数学底子也让他们事业更上一层楼。

再说编程技能，很多数学专业同学担心，又要学数学基础课程，又要学计算机编程，精力顾不过来。这是很现实的问题，但如果是有明确的学习路线和时间规划，选择高效且有效的学习方式，然后结合技能学习与项目实战，大学期间拓展编程学习就是完全没问题的（我们后文会给出详细的路线及规划），当然肯定也是需要个人付出额外的时间和努力的。目前计算机领域是数学知识非常重要的应用领域之一，计算机编程的学习将在很大程度上拓展数学专业的就业渠道。

【说明】：数学专业学生，如果将来想考研考博，走教师或科研方向，建议重点仍然是放在数学专业课程上，将学科基础及专业课程掌握扎实。本文主要是针对那些本科数学专业毕业后想拓展人工智能方向就业的学生，或是研究生想转人工智能专业方向的学生，给出的一些建议及规划。

在规划之前，首先要知道学习人工智能需要什么基础，主要包括两个方面：

首先是数学基础，包括线性代数、概率论与统计、微积分等，它们为理解和开发AI算法提供理论支撑；

其次是编程技能，熟练掌握至少一种编程语言，比如Python，了解数据结构，这些都是实现AI应用不可或缺的技能。

大一：打好基础

大学第一年，应该专注于打好数学基础，包括学习高等数学、线性代数、概率论与数理统计等课程。这些数学基础对理解AI算法至关重要，尽可能牢固掌握，打好根基。

除了数学基础课程外，可以选修计算机编程语言课程（有些学校可能大二才开设）。数学专业学编程，并不需要怎么精通，边学边动手实操，在实践中掌握技能是最有效的学习方法。另外初学编程，选择一门编程语言即可，大多数编程语言的逻辑是差不多的。Python是人工智能领域的热门编程语言，建议大一就可以开始学，Python也比较易学，且有丰富的库和框架，比如TensorFlow和PyTorch，这些对机器学习和深度学习中也是非常重要的。

【学习建议】：大一主要还是以专注学业为主，打好数学基础是最重要的。数学专业学人工智能，扎实的数学基础是一大优势，因此一定不要本末倒置。尤其在大一，一定要重视数学基础课程的学习。有精力的情况下，闲暇时间可以从网上多了解下人工智能方向的知识，提前熟悉这个领域的常用技术点及行业发展趋势，选修或自学Python编程。

大二：进阶学习

到了大二，会有很多数学的专业课程要上，大二的专业课程，仍然非常重要。作为数学专业的学生，要为将来预留更广阔的出路，无论是考研、保研还是出国，专业课的学习都会很重要，建议要多刷题多总结。

大一如果没有拓展编程学习的话，大二可以选修或自学下编程。大一如果有编程基础，大二可以继续深入学习编程，偏重做一些编程项目，网上找一些简单的应用项目，也可以是开源项目，提升自己的编程实战能力。可以选修计算机编程相关的课程，如数据结构与算法、数据库等，对提升编程思维能力很有帮助。也可以拓展学习一下机器视觉OpenCV相关的技能学习，做一些图像处理、车牌识别的小项目。

【竞赛及实习建议】：大二仍然需要重视数学专业课程的学习，可以尝试参加全国大学生数学竞赛、全国大学生数学建模大赛，也可以尝试ACM国际大学生程序设计竞赛、中国大学生计算机设计大赛等编程比赛，锻炼解决问题的能力。想考研或保研的，大二就可以加入课题组，对未来也会很有帮助。另外，学习优秀的学生，也可以从大二暑期开始，就积极寻找与编程相关的暑期实习机会，多接触真实职场的项目，积累工作经验。

大三：深入实践

大三开始，基本就需要为考研、保研、就业做准备了。大三的专业课也不少，对于想考研或专注于从事研究工作的同学来说，可以选择自己感兴趣的课题方向，不要分散精力，在某一方向做到专精。可以考虑申请本科生科研训练计划（SRTP），跟导师做一些初步的研究工作助理工作。想大四保研、加学分、评奖等，也可以考虑准备并提交学术论文或专利申请，这个可以网上搜一下大学生如何积累科研经历，如何申请专利等。想保研的也可以多关注目标院校的暑期夏令营，提前联系导师，争取资格。考研如果要跨考计算机、金融或人工智能等专业，也需要在大三提前学习目标专业的一些专业课程。数学专业读研也是个不错的选择，可以更深入地掌握这一领域的知识，提升自己的能力，在未来的人才市场上更有竞争力，尤其是想进大厂工作，未来想当高校老师，学历都是敲门砖。

如果想往人工智能方向发展的话，在专业课程学习上，可以多关注应用数学，特别是随机过程、优化理论等科目，这些都是开发高效机器学习算法的关键，还有拓扑学、泛函分析、微分几何等，这些对人工智能中图像识别的学习很有帮助。有较强的数据功底，对于人工智能方向更长远的职业发展来说，非常有利。

数学专业的主要就业方向就是数学老师、数据分析师、算法工程师、证券分析师、保险精算师等，主要就业领域主要是教育、金融、IT企业、科研单位等。要想进入不同领域，都需要提前规划学习相关领域的知识。

如果考虑人工智能方向就业做算法工程师，有了大一大二的数学及编程基础，大三建议多花一些时间，系统性的学习人工智能方面的核心算法，包括通用的机器学习、深度学习，以及不同AI垂直领域的一些经典算法，比如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、自然语言处理（NLP）、Transformer等，这些内容覆盖了90% AI岗位技能，然后做一些计算机视觉或大模型方向的综合项目开发。通过项目实战，理解AI的实际应用，积累项目的经验，这些项目经验都可以直接写入简历，提升就业竞争力。这个文章后面会提供一个完整的学习路线和规划供参考。

【竞赛及实习建议】：大三也可以参加一些数学竞赛和编程类竞赛，如果能拿下好的成绩，对于保研和就业，都是非常有好处的，也可以丰富履历，增长见识。对于想就业的同学，大三的暑期实习非常重要，不要等大四秋招、春招才考虑，能力优秀的学生甚至可以积极获得知名企业的暑期实习机会。关注人工智能就业的同学，大三上学期就可以系统性的学习人工智能，然后大三暑期积极寻找人工智能相关的暑期实习工作，985/211的优秀学生，也可以重点关注那些有较强AI研发实力的大公司实习。

大四：冲刺准备

这一阶段要完成毕业设计或论文，可以围绕一个具体的人工智能项目展开。另外考研的要全力备考，初试复试，保研的要准备好个人陈述和证明资料，就业的要准备好简历，多刷题，多跑招聘会，包括秋招春招，其中秋招尤为重要，尽可能在秋招时就敲定工作。

数学专业想从事人工智能的学生，按照前面大一大二大三的计算机编程及人工智能学习计划，加上大三暑期的实习，基本可以从容应对大四的就业了。上面规划的编程及人工智能学习建议，如果没有学习完也可以在大四上学期尽可能补充上。另外依然需要多刷题、背题，多积累一些项目经验，针对应聘公司岗位需求针对性的准备简历及技术面试等，争取以硬核实力+充分的准备，拿到自己心仪的offer，985/211的学生也可以积极冲击大厂名额！

相信每一条路都是最好的，确定好了，就全力以赴，加油！

数学专业，想从事人工智能方向工位，建议大三大四阶段，抽时间体系化的学习人工智能相关的知识。如果对每一阶段的人工智能学习内容不了解，不知道从何下手，可以参考下图的“人工智能全栈工程师学习路线”。该学习路线是面向企业招聘需求规划的人工智能全栈学习路线，课程内容覆盖90% AI岗位技能，涉及机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、AI大模型等AI全栈技术。

针对上述学习路线图，推荐一套培训级别的精讲课程，面向零基础手把手教学。整套课程包括1000余讲名师精讲视频，线上大屏真人录播课程带字幕，还包括20~30个算法小项目及综合项目实战，其中包括3D沉浸式场景项目实战，很多综合项目都可以直接写入简历中。从入门到项目实战，学生可以充分利用碎片化时间，通过线上的方式完成体系化的人工智能学习。

最重要的一点是，这套课程配套华清远见历时6年打造的“人工智能在线实验平台”，该平台对于算法原理学习、编程学习、项目实战，都提供了非常高效的学习方法，非常适合零基础用户。交互式图形化学算法（算法组件化拆解，并互动式动态调参），Python代码自动生成学编程（不会因为编程基础弱影响算法应用实战，而且可以在算法应用过程中反向加深Python编程学习），3D沉浸式实战AI项目（提供智能分拣、自动驾驶等3D项目场景体验，覆盖从数据采集-标注-模型训练-预测-部署-测试，全链路项目实战），完美解决初学者面临的编程基础弱、写代码麻烦、算法原理难懂、项目落地难等问题。

组件可视化学算法

人工智能在线实验平台把算法拆分成多个组件，复杂的东西一旦进行拆分就会变得简单多了，然后通过平台仿真动画深入浅出的讲解原理，直观“看到”算法的工作原理和过程。可以即时看到算法执行的结果，并通过动态调整参数观察结果变化，加深对算法的理解，让算法学习更加直观和有趣。

Python代码自动生成

平台把构建的算法自动生成Python代码，当算法组件调整或动态调参时，实时看到Python代码的变化，算法和代码一一对应。帮助学生快速应用算法，让算法跑起来，看到效果，兴趣导向式学习。就算编程基础薄弱的学生也可以通过观察平台自动生成的代码，可以更快理解Python语法和编程结构。

在算法应用过程中，去反向读懂代码，进一步加深Python编程学习。平台还自带常用的AI环境与库，代码生成后，可以在平台通用的IDE环境(如Jupyter、Pycharm)里调试验证，摆脱了环境安装的烦恼，让编程学习及算法应用更高效。

3D全链路项目实战

除了会针对每个技术点搭配小项目案例进行在线平台实操外，还会提供3D场景化综合项目，包括智能分拣系统、智能对话系统、智能驾驶、垃圾分类系统等。项目综合性强，覆盖从数据采集-标注-模型训练-预测-部署-测试，全链路项目实战。边玩边学，沉浸式体验，更深入地实战算法在项目中的应用。在自习室就可以上手实操，积累完整的项目经验。