算法岗校招已成“人间地狱”，还有办法上岸吗

由于一系列众所周知的原因，算法岗的竞争越来越激烈，知乎上有个问题，形象的将算法岗的秋招形势比喻成了“人间地狱”。虽然有夸张的成分，但也一定程度上反映了如今算法岗“僧多粥少”的现状。

内卷焦虑、网络偏差影响下，不少人在学生时代被误导——“唯有发顶会论文才能上岸算法岗”、“没个博士学位也敢搞AI？”。这些错误的认知导致不少硕士连基础没打好就开始憋论文、更有甚者本科还没毕业就卷起了A类论文，结果往往是论文没投中，基础还没打扎实。

到了秋招、春招，“看简历没有华丽的成果、看面试缺乏扎实的基础”，徒留遗憾。

做为干了几年算法也面了不少人的过来人，建议大家多琢磨下企业的实际用人需求，尤其是校招生：当前工业界的主旋律已经从学术研究推进到了业务落地、因此大多数AI类岗位并不指望你发论文，对学术能力要求不高。企业希望你能解决或优化真实商业场景中的技术问题，企业需要具备扎实的深度学习基础和coding能力的候选人，而不是手握一篇不咸不淡的论文但技术基础不行这种招进来只能供着的候选人。

时光易逝，抓紧时间找一套口碑教程夯实基础、去搜集几个有真实场景的case上手练练才是更靠谱的路子。

诚然，很多小伙伴能感知到自己的处境，却偏偏受限于实验室软硬件条件、圈层资源等因素，难以解决优质课程资源、优秀同门前辈指导帮助、免费GPU环境等问题，希望本文接下来的内容能帮到你。

邱神大作『蒲公英』教程

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口碑教程

豆瓣评分9.4、Github star 1万+的深度学习基础教程《神经网络与深度学习》（即蒲公英书）由复旦大学计算机学院教授、博导邱锡鹏所著，邱神依托自己在复旦教授的同名课程，课书一体坚持打磨数年。

配套视频
该教程除了理论部分有书有视频外、邱神还联合百度飞桨配套了『案例与实践』部分的书籍和视频。提升大家的学习体验和吸收效率。

丰富题库实践

深度学习是一门实验性质很强的学科，纯学习理论很难get到不同算法、模型在实际场景中的表现差异和细节影响，边学边练才是这类学科的正确打开方式。这套教程除常规例程外，还配了近百道习题，选择题、实践题层层递进，有序覆盖最核心的知识点。（如第八章“注意力机制”就选了『基于自注意力机制完成LCQMC文本语义匹配任务』作为项目实践，这些强匹配的实践题对大家深入理解理论知识是十分有效的。）

产业真实实践案例

产业逐渐向落地应用递进的同时，工程师们面对的真实场景自然增多，练过且有思路的同学要抢手的多。做过落地case的同学都懂，真实场景VS基于理想化数据的代码实践，那就是猛虎 VS Kitty。所以强烈建议大家用好这门课配套的真实场景实践赛题和范例。

有心、可靠的助攻天团

百度研发工程师每晚视频答疑，报名、有网就能参加。

由5位飞桨开发者技术专家或NLP方向在读博士生等高阶开发者组成的助教团将在未来两周全天在线答疑护航。

从此再也不怕无名小坑一卡卡一周了~

在线、免费的GPU环境

真『有网就行』、『有手就行』的平台支持，报名就能使用NVIDIA Tesla V100/A100 GPU算力。

邱神直播开课、实时互动、在线问答

7月19日（周二）20:30，邱神、百度飞桨团队、机械工业出版社联合直播开讲。

小白、基础不扎实的同学都友好

每章视频课都细分为了数十个小节，非常小白的同学推荐先学前三节，普通同学可以自主学习更深入的小节。并且在案例与实践部分，每节课会有一半时间会带着大家现场看项目、做实践～一步一步带大家做数据预处理、搭模型、做优化等。