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人工智能专业大一在学习机器学习时遇到困难该怎么办 – python – 前端,python shell node

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这是一个非常好的问题,目前很多人工智能专业的同学都会面临这个问题,偶从专业学习和科研两个方面来说说个人看法。

首先,人工智能专业是一个新兴专业,很多学校在课程设置上都会参考一些早期设立人工智能专业的学校所做的安排,而早期设立人工智能专业的学校大部分都是学科实力比较强的头部学校,所以这也导致了一些问题。

机器学习是人工智能的六大主要研究方向之一,而且也被认为是打开人工智能技术大门的钥匙,所以从机器学习开始学习是没问题的,但是学习机器学习需要具有一定的基础,对于很多大一的同学来说,学习压力是比较大的。

如果没有任何编程基础,一定要拿出一定的时间来提升编程能力,至少要能够完成一些算法实现的任务,这是进行下一步学习的基础。

目前Python在机器学习领域的应用是比较多的,而且Python本身的难度并不大,所以完全可以通过自学来掌握其基本语法。

人工智能专业是一个典型的交叉学科,不仅知识量比较大,学习难度也相对比较高,所以要重视给自己做好规划,而且要尽快确定一个主攻方向,围绕这个主攻方向做持续深入。当然了,不论选择哪个主攻方向,机器学习、深度学习都是要重点学习的内容。

学习人工智能专业一定要重视给自己营造一个比较好的交流和实践场景,尽量不要在脱离实践场景的情况下来学习,一方面很难深入,另一方面也大概率会走一些弯路。

在遇到具体的学习障碍时,要能够获得专业老师的指导,或者有途径能够跟专业老师交流。

目前偶联合一些国内外知名大学的导师和互联网大厂的企业导师,共同搭建了一个技术论坛,在持续开展技术交流、科研实践和成果分享等活动,每周也会有定期的答疑组会,感兴趣的同学可以联系偶申请参与,相信一定会有所收获。

最后,如果有学习和科研相关的问题,欢迎与偶交流。


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