夜雨聆风
编者按：
本期我们邀请了HPU在线AI硕士优秀毕业生Zack Xu。
他本科毕业于华东理工大学信息管理与信息系统专业，拥有十余年软件工程经验，目前担任一家德企总经理。
2025年3月，他入学HPU在线AI硕士项目，今年3月以GPA 3.85的高分顺利毕业。
从最初“焦虑失眠”到最终高分毕业，他经历了什么？又做对了什么？以下是他的自述。
注：文内“我”均代表Zack Xu
说起来，我已在软件工程领域摸爬滚打了十几年。
2009年本科毕业后，我先在一家船企研究所做精度造船软件的实施，后来加入一家德国公司，现在担任总经理，公司主要给马勒、长城、宝马这些车企提供汽车实验室管理系统。
这期间，涉及到开发、部署实施、售前方案、商务谈判等等工作内容，好处是我能摸清一整条产业链的运转方式。
十几年沉淀下来，我最大的体会是：
Zack Xu与孩子生活合影
01
AI正在重塑行业，而我不愿站在岸边
今年3月，我已经从夏威夷太平洋大学人工智能硕士（HPU MSAI）毕业了。
决定读AI硕士，是两股力量同时推着我。
一股来自行业的变化。
另一股来自我自己的困惑。
一年制，在职读时间成本最现实； 课程设置不是教你怎么调包，理论和编程各占一半，比例均衡； 同类型项目里性价比也高。
02
AI导论的“下马威”，成了课程设计的“伏笔”
做了决定之后，最现实的问题就摆在眼前了：十几年没碰过系统性的学习，重新拿起课本，我能跟得上吗？
事实证明，担心是对的。
第一门课，AI导论，统计学、机器学习、支持向量机、神经网络……全串在一起讲。第一周的视频我反复看了三遍，笔记记了十几页，合上电脑脑子还是空的。
没什么巧办法，只能笨鸟先飞，老师讲的每一处重点，我都用笔写下来。
讲到“低值缺陷”时，我直接画了张思维导图，把所有缺陷类型和对应的具体问题理了一遍，写的过程就是消化的过程。
另外就是提前预习，Alex教授有本英文教材，每周完成任务后提前翻下一章，等再看视频就顺多了。
就靠这两个笨办法，一点点啃。
后来期末成绩A-，虽然不算高，但它让我信了一件事：十几年没学习的人，只要方法对，还是能学会的。
后面几门课学下来，再回头看第一门课，才明白HPU MSAI项目的用意。
它不是要在一节课里把所有东西讲透，而是先把整张AI版图摊开给你看，让你知道这片“森林”长什么样。
后面的每一门课，再带你一棵一棵去认识树。
课程的逻辑就是这样层层递进。先讲方法论，再教Python、MySQL怎么落地，课程之间是呼应的，帮你建立思维方式：
拿到一个问题，知道怎么拆、怎么选、怎么落地。
作业更不是让你默写概念，而是给你真实场景去解决问题。
数据挖掘课直接甩过来一批测试数据，做清洗、建模、分析，输出结论。熬了几个晚上做完，回头一想，这套东西拿回公司就能用。
这跟国内读本科的感觉完全不一样。
03
不是一个人在战斗
在职读书，最大挑战就是时间。
我在德国公司，上下班时间相对规律。每天下班后稍微吃点东西，就固定留出1到2个小时专心学习，周末再抽半天补遗漏的地方。
能坚持下来，很感谢我家里人，特别是我太太，给我提供了比较充裕的学习时间。
Zack Xu与太太生活合影
04
学到的知识，很快在工作中落地了
德国总部一直在做测试数据的自动化分析和判断，以前我觉得这事就是“实现一个功能，自动出报告”。
学完AI再想，完全不是那么回事儿。
最关键的一步，反而不是AI本身。你得先把数据收上来，统一格式，建立关联，让系统能读懂历史数据。
有了这些数据打底，AI才能上场做分析、跑对比、训练模型。然后系统对新的测试数据输出判断，人做最终决策。
信息化是固化流程，智能化是人的决策延伸。
这句话学的时候背过，落到自己的工作场景里，才算真正懂了。
现在写代码我也用AI辅助，AI出初稿，我再审一遍。AI永远有偏差，只能缩小没法消除，最后把关的还得是人。
最后说一句，如果你也不太了解人工智能，别犹豫，加入进来。
不是因为AI万能，而是因为它正在重新定义我们所在的行业，与其被推着走，不如先迈出一步。
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