夜雨聆风
我曾以为，研究大脑是件很酷的事儿。毕业后才恍然发现，这门学科培养的，从来不是职场里的“打工人”。
失业像一记清醒的耳光，让我下定决心转码。 如今，我是史蒂文斯理工学院的计算机科学在线硕士生，也是金融行业的一名AI算法工程师。 回过头看这段“被逼无奈”的旅程，竟也一路走出了惊喜。
很多人问我，当初为什么选择神经科学？
我在加拿大读完了高中和本科，专业是神经科学，一个研究人脑和动物大脑如何工作的基础学科。
听起来确实挺“高大上”的，但问题在于，这个专业非常垂直。
毕业之后，我长期在迷茫中徘徊，走过不少弯路，反复试错。
首先，我的目标很明确，转向计算机。
起初，经过一些调研，我报名了一家AI课程速成培训班。
那段经历非常宝贵，也正是在培训班，我第一次听说了史蒂文斯理工学院的在线硕士项目。
事实上，对于在线硕士，我并不陌生。
在多伦多大学读本科时，我就在Coursera上见过类似的形式。
当时没太当回事儿，觉得离自己挺遥远的，但这次不一样，它成了我转型的最佳选择。
我的想法很简单——
只要学习内容不受硬件条件所限，线上与线下便无本质区别。
学计算机的人，硬件无非就是一台电脑，这一点大家都具备。除去这个因素，线上线下别无二致，含金量丝毫不打折扣。
至于为什么选择史蒂文斯理工学院（Stevens），我早有耳闻Stevens被称为「美国的哈工大」，是一所很硬核的学校。
当时虽然还有其他选项，但我几乎没有犹豫便锁定了它。
入学之前，我预判这所学校应当颇具实力，入学之后，发现它果然名不虚传。
不过，厉害的背后，是真真切切的挑战。
课程难度偏高，节奏紧凑。即便我具备一定基础，每一次作业都不轻松。
Java编程入门（CS 501）尚且友好，到了数据结构（CS 570），由于不够熟悉，材料我至少通读了两遍。那一周的作业，没有扎实的功底确实难以完成。
但正是这种“虐”，带来了实打实的收获。
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现在我已经入职一家大型金融机构，算是正式完成了转行。
回想求职的那段时日，前后面试了约三十家公司，过程颇为煎熬。最后能进来，我觉得很大程度上是运气使然。
入职后，明显感觉学到的东西派上了用场：
面试里的代码题，应对起来轻松不少。工作中遇到问题，基础扎实了，至少不会在代码环节卡壳。
不过工作和上学真的很不一样。
工作只看结果，老板不管你用什么方法，把任务完成就行，所以用AI写代码在工作中很正常，老板根本不在乎你怎么写。
但在学习的时候，我坚决不推荐用AI直接生成代码。
就算躲过学术诚信检查，你自己什么也没学到，有什么意义？实在没思路，用AI启发一下可以，但直接生成代码，绝对不行。
这几年下来，我最大的感悟是自我身份定义太重要了。
很多人觉得学习应该先有过程，再有结果。但我恰恰相反：先有结果，再有过程。
这个“结果”就是你把自己定义成什么样的人。
如果你只把自己当个“打工人”，为了工作需要才被动学习，那很难坚持下去。今日需要便学，明日用不上便抛诸脑后，本身就缺乏持久的动力。
但我不一样。
蔡同学生活照
我给自己定义的身份是「我是一个机器学习爱好者」。我热爱写代码，基于这个身份，每天看论文、刷力扣、关注行业动态，就成了顺理成章的事，一点都不觉得苦。
身份定义与学习中的正向反馈，其实是相辅相成的。
定义赋予我持续学习的动力，而学习所获的成果，又反过来强化了我对这一身份的认同。
这是一个双向奔赴的良性循环。
如果要给还没入学的同学说点什么，我想说：
如果你没有计算机基础，零基础入局，一定要做好心理准备。这条路可能比你想象的难走；
但请相信，挑战有多大，收获就有多大。熬过去了，你一定会感谢现在拼命的自己。
关于未来，我暂时没有什么具体计划。于我而言，学习是无处不在的。
我可以翻开一本书潜心阅读，打开B站看一段视频汲取新知，甚至刷短视频时也能有所收获。
如果说有什么“不切实际”的想法，那就是：如果哪天财务自由了，我想去读个博士。
将读博视作一种高层次、极具挑战却又饶有趣味的消遣。不为升职加薪，不为投资回报，纯粹是为了满足好奇心，追求自我实现。
当然，前提是“财务自由”。在那之前，我还是先把手头的事干好，把眼前的路走稳。
毕竟，从神经科学到计算机，这条路我已经走了一大半儿。
后面的风景，我还挺期待的。
史蒂文斯理工学院 计算机科学硕士
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