各位大佬前辈们好，今年我非常幸运地考上了华师的计算机研究生，我也非常激动且开心能成为华师人。我是开学才选的导师（暑假去浪了，惭愧😬），现在的方向是人工智能、大数据相关，然而我是跨考的，计算机基础这块还挺薄弱的，导师给我发了人工智能方面的几篇文献，很多理论、模型看不懂。我知道我需要学习的东西还有很多，需要恶补一通，我迷茫就是不知道该从哪里入手，特来此站向大佬前辈们请教一些经验，谢谢各位。

不知道你人工智能的哪个方向，cv?nlp?知识图谱?不过对于入门来说，也是大同小异。机器学习:吴恩达机器学习，b站的cs229 深度学习:李宏毅机器学习（2021版），深度学习实战（mooc，赵卫东） cv入门:李飞飞cs231，b站有其他:白板推导（b站有），注意力机制（李宏毅，b站有），线性代数（mit，b站有）参考书:《机器学习，周志华》（西瓜书，其实这本书我感觉不是很适合入门），《机器学习》（复旦赵卫东，这本入门会好一点），《深度学习》（花书），《机器学习导论》（黑皮书）嗯，大概就这样，入门应该没什么问题😁

研一的小迷茫

Colin_Downey

人工智能和大数据的基础个人推荐台湾大学李宏毅老师的机器学习网课，b站有。
数学方面主要需要有线性代数和概率论的基础。（线性代数李宏毅老师也有网课，可以二倍速刷一遍）
~~看文献要有英语基础。~~

看文献可以先看看相关方向文献综述，找找感觉，比如（顺手找的，不太新了）A State-of-the-Art Survey on Deep Learning Theory and Architectures，A Survey of Deep Learning and Its Applications: A New Paradigm to Machine Learning，Big Data Deep Learning: Challenges and Perspectives（2014），Deep learning

想到有补充再更（

ccjs

Colin_Downey 感谢大佬

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自己没有相关的经验，但从编程技能的角度私以为无论本科还是研究生应该是相通的，只是现实的压力和可支配的时间的不一样，跨考+读研时期入门，在时间精力上可能需要更加稳住。

网站过去的旧帖子也已有很多相关的链接汇总，可以找一些合适的导论类型的资料快速入手试试，类似 MIT 6.001（这个我没玩过，看简介好像蛮契合的，欢迎看到的同学楼下补充）、CS50 这些比较有组织的课程。

ccjs

0x0001 谢谢大佬

ccjs

JasonCZH4 偏数据挖掘、大数据分析。大佬tql！

WuchangI

建议先找准一个研究子方向，再阅读这一子方向的相关Reviews/Surveys/Overviews papers，你会发现很多不认识的术语、概念、模型，这时再针对性地查阅文献或知乎进行补充，这样才能更快进入科研状态。而不是一上来就补各种机器学习/深度学习知识，研一一年过去了你还是无头苍蝇，而别人已经发了CVPR/NIPS了。。做科研不是走马观花，也不是Foundation is all you need，每一篇paper都是一颗不一样的珍珠，不是看完所有paper打完所有基础你才能开始科研。科研是你发现问题，解决问题的过程，看现有的paper存在哪些问题，due to this problem 你再进行 proposed xxx，就是一篇新paper了。

WuchangI

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ccjs

WuchangI 蟹蟹