考研加分、谈薪加倍，深度学习到底有多火
记者｜白羽
国外最近的一则新闻把深度学习再次提到了风口浪尖。
文章标题“熟悉深度学习，已成为取代精通Excel，成为简历的新亮点”，着实刺激了好一轮转发。
其实，单就找工作来说，这样的亮点，正在成为一部分人群的必备条件。
圈里的必备技能
“现在算法工程师出去面试，要是说自己不懂深度学习，面试官估计基本就跟你没啥可聊的了。深度学习这项技能已经变得很普遍了，没有这个背景，别人都会觉得你很low。”郭新说到。
目前他在一个科技公司做算法工程师，主攻深度学习NLP（自然语言处理）应用方向。
在此之前，他算是半个开发人员，几年前，感觉到了职业的上升瓶颈后，全面转型算法，尤其是深度学习。
“深度学习才刚刚兴起，路子宽啊，各种各样的深度学习模型，每天都在冒出来，每天都有新东西可学。”
郭新对AI100继续说到，
“关键薪水也更高，同等工作年限，我们做深度学习研究的部门，就比开发部门的同事的工资高。”
一位专做人工智能的猎头也印证了此说法。
“前几日，一个做深度学习没两年的小伙，现阶段月薪17k，投递了7家公司，全部邀约，最后定的一家，月薪30k，已经入职了。”这位猎头说到。
不仅是在职场上，深度学习开始越来越多地展示出霸气的一面；在学生的漫漫考研之路上，深度学习也开始成为不可多得的核心竞争力。
考研的加分项
“起码我们现在找导师，都会是加分项。”李成说到。
李成是西北工业大学自动化系大三的学生，最近忙着保研，忙着联系导师。
他告诉AI100，导师直接扔给他两本机器学习的书，让他先看完再说，一本是MIT Goodfellow 和Yoshua Bengio 他们写的《Deep Learning》，另一本讲模式识别的。
“现在学校最火的就是图像、语音、机器人这一块，学生们也是想找这样的老师，考这样的方向。如果两个人同时竞争保研的资格，有深度学习背景的学生，肯定更有竞争力。”
李成说到，
“不过大部分学校现在都没有开深度学习的课程，都是业余自学，或跟着做一些项目积累经验。我之前做过视觉，还有机器人，算是有点积累，但都不够啊。”
李成希望未来的研究生学习，能去到学校新成立的实验室。近两年，学校大力强化人工智能的概念，这个实验室就创立于2015年，机器学习方向主要由留洋归来的聂飞平教授领导，主要方向集中在大规模算法研究，包括大规模图学习，大规模半监督学习，以及大规模非线性分类。
“如果能在深度学习方面比较有经验，导师肯定愿意要啊。”李成说到。
李成告诉AI100，不仅他自己，他的几位师兄，在考研面试的时候，都或多或少遇到了和机器学习相关的题目。
他的一位同学在清华面试时，就遇到了现场推导SVM（一种机器学习的常用工具）原理和用法的考题。
“以前都是问专业知识比较多，现在比较注重机器学习，还有最新的深度学习了。”一直关注考研和面试，李成聊起来很是老道。
李成的另一位同学，在报考北大深圳研究院的面试时，抽到的两个题，其中一个是传统的奥数题，另一个则是计算机视觉相关。
“现在提计算机视觉，不关注深度学习相关的东西，学术视野就不怎么够格。幸好我这位同学跑过深度学习的模型，对这些问题，还比较能应对。”
除了跟考研相关，李成还聊到了平时在学校做的项目，也都用到了深度学习。
他谈到之前遇到过的一个项目：在煤矿上，常常有工人躺在传送带上休息，可一不小心，传送带就把人给带到通道里了，十分危险，这就需要做一个监控器，及时报警。
“我们就会考虑用深度学习来做，因为分类效果，比传统方法确实好很多。”
李成继续，
“还有一个师兄，他做流体力学，里面涉及大量计算，现在他也开始买GPU训练模型了，让机器自己去算流体的运算轨迹。这类例子周围越来越多了。”
争抢？泡沫？
就在深度学习不断被捧为香饽饽时，也有人开始迟疑泡沫是不是被吹得有点大了。
“总的来说，现在有深度学习背景的人，确实更容易被录用。现在的趋势还是很明显的，一方面，公司需要这类人才来丰富自己，一方面，不管是学生，还是工作的人，也都想转行来做这一块。不过，比起浅尝辄止的深度学习，我更愿意雇佣一个代码基础好的人。”
阿丘科技合伙人刘昌祥对AI100谈到，阿丘科技目前主要专注于机器人视觉。
“其实，深度学习也并非全能，以我从事的视觉行业为例，如果传统方法可以解决的问题，一般是不会推荐使用深度学习的。”
而对于现在市场上深度学习，到底有没有泡沫，刘昌祥继续到，
“泡沫在产业过热的时候，都会存在嘛。说白了，深度学习开发起来的那块市场，对于传统市场而言，并非取代，而是补足。怎么说呢，深度学习，让我们可以解决更多问题了，市场实际上是扩大了。”
不过，无论是在大学埋头奋进的学生，还是职场上打怪升级的工程师，还是创业路上披襟斩棘的探路者，都无法否认，在这个变化日新月异的年代，一种新的技术趋势，来了，而这样的席卷，已经停不下了。