隨著AI技術的不斷進步，專業人才的需求也日益增長。數學作為AI的基石，為機器學習、深度學習、數據分析等提供了理論基礎和工具，因此越來越多的數學專業學生開始考慮在人工智能領域發展。本文主要是為數學專業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劃，從而幫助學生在人工智能行業更好的就業。

一、數學專業學人工智能的顧慮

在提供具體的學習規劃前，可能會有同學有顧慮，【擔心自己的計算機編程技能不足、擔心數學和人工智能同時學習精力顧不過來，還可能對數學專業的人工智能就業前景存疑，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領域感到不確定】。

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

再說編程技能，很多數學專業同學擔心，又要學數學基礎課程，又要學計算機編程，精力顧不過來。這是很現實的問題，但如果是有明確的學習路線和時間規劃，選擇高效且有效的學習方式，然后結合技能學習與項目實戰，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。目前計算機領域是數學知識非常重要的應用領域之一，計算機編程的學習將在很大程度上拓展數學專業的就業渠道。

【說明】：數學專業學生，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學專業課程上，將學科基礎及專業課程掌握扎實。本文主要是針對那些本科數學專業畢業后想拓展人工智能方向就業的學生，或是研究生想轉人工智能專業方向的學生，給出的一些建議及規劃。

二、學習人工智能需要什么基礎？

在規劃之前，首先要知道學習人工智能需要什么基礎，主要包括兩個方面：

首先是數學基礎，包括線性代數、概率論與統計、微積分等，它們為理解和開發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，了解數據結構，這些都是實現AI應用不可或缺的技能。

三、數學專業大一到大四的AI學習規劃

大一：打好基礎

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

除了數學基礎課程外，可以選修計算機編程語言課程（有些學校可能大二才開設）。數學專業學編程，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，大多數編程語言的邏輯是差不多的。Python是人工智能領域的熱門編程語言，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為主，打好數學基礎是最重要的。數學專業學人工智能，扎實的數學基礎是一大優勢，因此一定不要本末倒置。尤其在大一，一定要重視數學基礎課程的學習。有精力的情況下，閑暇時間可以從網上多了解下人工智能方向的知識，提前熟悉這個領域的常用技術點及行業發展趨勢，選修或自學Python編程。

大二：進階學習

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

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，大二可以繼續深入學習編程，偏重做一些編程項目，網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能力。可以選修計算機編程相關的課程，如數據結構與算法、數據庫等，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學專業課程的學習，可以嘗試參加全國大學生數學競賽、全國大學生數學建模大賽，也可以嘗試ACM國際大學生程序設計競賽、中國大學生計算機設計大賽等編程比賽，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，學習優秀的學生，也可以從大二暑期開始，就積極尋找與編程相關的暑期實習機會，多接觸真實職場的項目，積累工作經驗。

大三：深入實踐

大三開始，基本就需要為考研、保研、就業做準備了。大三的專業課也不少，對于想考研或專注于從事研究工作的同學來說，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論文或專利申請，這個可以網上搜一下大學生如何積累科研經歷，如何申請專利等。想保研的也可以多關注目標院校的暑期夏令營，提前聯系導師，爭取資格。考研如果要跨考計算機、金融或人工智能等專業，也需要在大三提前學習目標專業的一些專業課程。數學專業讀研也是個不錯的選擇，可以更深入地掌握這一領域的知識，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展的話，在專業課程學習上，可以多關注應用數學，特別是隨機過程、優化理論等科目，這些都是開發高效機器學習算法的關鍵，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。有較強的數據功底，對于人工智能方向更長遠的職業發展來說，非常有利。

數學專業的主要就業方向就是數學老師、數據分析師、算法工程師、證券分析師、保險精算師等，主要就業領域主要是教育、金融、IT企業、科研單位等。要想進入不同領域，都需要提前規劃學習相關領域的知識。

如果考慮人工智能方向就業做算法工程師，有了大一大二的數學及編程基礎，大三建議多花一些時間，系統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垂直領域的一些經典算法，比如卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、自然語言處理（NLP）、Transformer等，這些內容覆蓋了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。通過項目實戰，理解AI的實際應用，積累項目的經驗，這些項目經驗都可以直接寫入簡歷，提升就業競爭力。這個文章后面會提供一個完整的學習路線和規劃供參考。

【競賽及實習建議】：大三也可以參加一些數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，都是非常有好處的，也可以豐富履歷，增長見識。對于想就業的同學，大三的暑期實習非常重要，不要等大四秋招、春招才考慮，能力優秀的學生甚至可以積極獲得知名企業的暑期實習機會。關注人工智能就業的同學，大三上學期就可以系統性的學習人工智能，然后大三暑期積極尋找人工智能相關的暑期實習工作，985/211的優秀學生，也可以重點關注那些有較強AI研發實力的大公司實習。

大四：沖刺準備

這一階段要完成畢業設計或論文，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。

數學專業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了。上面規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，多積累一些項目經驗，針對應聘公司崗位需求針對性的準備簡歷及技術面試等，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

數學專業，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的知識。如果對每一階段的人工智能學習內容不了解，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招聘需求規劃的人工智能全棧學習路線，課程內容覆蓋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。

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，其中包括3D沉浸式場景項目實戰，很多綜合項目都可以直接寫入簡歷中。從入門到項目實戰，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，都提供了非常高效的學習方法，非常適合零基礎用戶。交互式圖形化學算法（算法組件化拆解，并互動式動態調參），Python代碼自動生成學編程（不會因為編程基礎弱影響算法應用實戰，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，覆蓋從數據采集-標注-模型訓練-預測-部署-測試，全鏈路項目實戰），完美解決初學者面臨的編程基礎弱、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。可以即時看到算法執行的結果，并通過動態調整參數觀察結果變化，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

平臺把構建的算法自動生成Python代碼，當算法組件調整或動態調參時，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語法和編程結構。

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環境與庫，代碼生成后，可以在平臺通用的IDE環境(如Jupyter、Pycharm)里調試驗證，擺脫了環境安裝的煩惱，讓編程學習及算法應用更高效。

3D全鏈路項目實戰

除了會針對每個技術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、智能對話系統、智能駕駛、垃圾分類系統等。項目綜合性強，覆蓋從數據采集-標注-模型訓練-預測-部署-測試，全鏈路項目實戰。邊玩邊學，沉浸式體驗，更深入地實戰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。