毕业即成高富帅!最值钱的大学专业是哪个?


大家好,我是播妞。

AI热潮推动全行业变革,岗位薪资持续飙升!妥妥的互联网造富新赛道~

《2024年度人才迁徙报告》显示,2024年新发岗位数量前20岗位中,15个为技术类岗位。在新发岗位平均月薪TOP10的技术岗位中,超半数岗位与AI相关,无论是软件还是硬件开发,薪资均超过6w。

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图源《2024年度人才迁徙报告》(如侵删)

在岗位薪资的诱惑之下,人工智能专业也成为大批学生向往的爆款专业,这也是当前最容易年薪百万的专业!

比如DeepSeek公司招聘年薪最高的职位是“深度学习研究员-AGI”,月薪水平为 8 万至 11 万元,年薪最高可达 154 万元。核心系统研发工程师(校招)的薪资范围为 6 万元至 9 万元,按一年14薪估算后,可达最高 126 万元的年薪!

 人工智能爆火 

 为何本科生仍难拿offer?

我国人工智能专业虽为新兴领域,但在ChatGPT引发全球关注前已有布局。2018年,南京大学、上海交通大学等35所高校率先开设该专业,截至2023年全国已有532所普通高校(占比40.67%)设立,主要集中在普通一本、二本院校。

然而,与行业火热需求形成反差的是,许多AI专业毕业生面临就业困境。尽管我国AI企业超 4700 家、核心产业规模达 6000 亿元,2030年人才缺口预计达 400 万,但部分本科生仍难获对口offer,不少高校老师和大学生普遍认为有以下原因:

①课程“纸上谈兵”,学完=0基础 

不少高校的AI专业课程体系松散,仅开设《机器学习导论》等基础课,内容浅显杂乱。学生苦读4年,却连主流框架(如PyTorch、Transformer)都没摸透,求职时毫无竞争力!

②教学资源贫瘠,实训成奢望

双非院校资源一般,有些院校整个实验室只有两张 3090 显卡,完全不够一组人做计算机视觉,加上师资脱节,部分教师缺乏行业实战经验,课堂只能“照本宣科”。

③技术迭代快,高校难跟上企业需求

企业招聘AI工程师,不仅要理论扎实,还需还要会编程、懂项目、紧跟前沿技术,而高校培养周期长,课程更新慢,学生自然难以匹配岗位要求。

企业高薪招不到优秀的人才,大学生能力不对口就业难,直接导致过去一年,懂AI的人才普遍涨薪17%。

这在黑马学员的就业薪资中也得到印证!2024年,在大家都在说“就业难”的环境中,黑马人工智能学科就业率高达93.5%,班级均薪 17451 元,最高薪资 38210 元!即使是应届生,均薪也能达到13k+,远超同龄人!甚至有同学毕业后拿到11个offer,个个都是18k+!

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黑马人工智能学科高薪offer

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高校学生如何实现毕业即高薪就业?

来黑马无疑是一个绝佳的快速逆袭之路,先来黑马提升技术,再利用应届生身份拿高薪offer,与同龄人拉开差距!

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 黑马人工智能开发课程升级至V6.2 

 助你抢占AI薪高地!

AI时代,企业最需要的是懂技术、懂实战、懂AI的复合型人才。为了帮助同学们毕业后更快上手工作,黑马人工智能学科定期调研行业趋势,紧跟行业变化不断调整和优化课程体系。

重磅!黑马人工智能开发课程全新升级至V6.2,全面覆盖人工智能核心生态领域,带领学生解锁大模型新技能。

毕业后,同学们的能力可以对标有2-3年开发经验的高级工程师,轻松实现高起点就业!

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课程优势一

热门岗位全覆盖,匹配企业岗位需求

历经10+年沉淀迭代,黑马AI课程内容覆盖主流的机器学习和深度学习、强化学习、大模型等核心技术,课程内容紧密贴合当下热门岗位需求,如大模型、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、数据挖掘等。

进入职场后,同学们的就业方向非常广泛,凭借技术专长和综合能力,能够轻松适应各种工作环境,实现职业生涯的长期发展。

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课程优势二

与大厂深入合作,共建大模型课程

黑马AI课程还与讯飞星火、腾讯云、百度智能云、阿里云等头部大厂深入合作,共建AI大模型应用开发课程。

上手企业级大模型平台:课程引入一线前沿技术,学生可直接上手企业级大模型开发平台;

提供丰富的GPU云端算力:链接高性价比、高性能、高稳定性的云端算力服务,提供丰富CPU、GPU计算、存储服务,一站获取全部资源;

提高个人工作效率:提供完整的模型训练工具和全链路开发套件,结合企业专属数据和API,帮企业高效完成大模型应用构建;

内容融入V5.0课程体系:学生可以通过大厂共建大模型课程体系,高效搭建企业原生AI应用,增强就业竞争力。

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课程优势三

定制垂直行业大模型,专项领域赋能

黑马AI课程率先融入DeepSeek大模型,打造多个实战项目,覆盖8大行业,学生可从0到1独立开发项目,把所学知识和技能直接应用到实战中,全方位提升项目开发和问题解决能力。

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课程优势四

覆盖NLP、CV完整解决方案和技术栈

黑马人工智能课程不仅涵盖了NLP、CV领域的经典技术栈,还将为学生提供完整的解决方案和技术路径,学生可以灵活运用这些解决方案,快速解决多个业务问题。

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我们已深耕IT教育行业18年,累计帮助30余万名学生实现高起点就业,校区遍布全国主要一二线城市,拥有“70%学员来自口碑推荐”的好口碑!

为了帮助更多的学生顺利入行,黑马不仅提供线下课程,还有丰富的线上课程,涵盖工作就业、技能提升、实习、毕设等产品,无论你是在职人士还是在校学生,都可以灵活、高效学习。

最后,播妞想说,在AI浪潮中,选择和努力同样重要。谁能踏准节奏,谁就能收获满仓硕果。如今,AI技能不再是职场的”加分项”,而是未来职场的”生存刚需”。

聪明人早已行动——投资自己,才是稳赚不赔的生意!

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🔥黑马已全面拥抱AI,更多好课推荐:

①对大模型部署、原理感兴趣:推荐线下AI课程(需来校区学习,平均薪资17K)/ 线上尊享无忧AI课程(不脱产、不离校,保薪15K)/AI大模型训练营(适合在职提升);

②对大模型底层感兴趣:推荐学习AI+Java、AI+Python大数据开发、AI+鸿蒙应用开发、AI+软件测试等学科;

③对硬件感兴趣:推荐学习黑马集成电路应用开发(含嵌入式)等学科;

④利用AI工具赋能工作:推荐学习黑马AI+设计、AI+新媒体短视频直播运营等学科。

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内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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