【研究生入学须知】除看python的基础教学视频外,还需干嘛?

最近研究生复试结束,首先恭喜许多小朋友,要进入人生新的篇章啦!

很多研一刚入学的小朋友不知道从何下手,从未接触过神经网络,python也是才开始学。提前联系导师,导师可能要大家做LSTM(或者其他),那作为刚入学的萌新应该去学什么呢,除了看python的基础教学视频以外,还需要去学哪些内容呢?也会好奇,可以上手去做LSTM需要多久的时间呢?

首先,应该努力为自己争取最大的时间用来学习和coding——合理跟导师描述自己的基础,承受导师对自己的diss,抓紧时间学习(基础差是自己的原因不是导师的原因,那必然要下苦功夫去弥补,同时也要忍受导师对自己的diss)

其次,你应该问清楚导师到底要干嘛,假如说“导师要你做LSTM”,但LSTM只是一个方法,这话就跟“老师让我做乘法”一样逻辑不清。导师一般只会提需求,具体的解决方案应该是我们研究生来提供并实施,从这点来看,不必照搬导师的要求用LSTM去完成这一目标。实在要完成

我的建议是,刚入门的话,Keras is all you need.

Keras已经帮大家把LSTM包装好了,直接掉包就可以,库很强大。然后搜索keras lstm实战,按着敲一遍,就会了的。

其他同理。

总之就是,先跑起来,从宏观上去理解这些玩意儿的作用,输入输出是什么,在用会了的基础上,再去了解结构也不迟。

另外,对于领域的经典论文,最好能精读十篇,做相关笔记,最好可以和其他同学讨论讨论,帮助理解内化,Xueshufan is all you need.

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作为萌新,论文查找和阅读都需要一个人手把手带领,那还没入学的你,老师可能还不太敢麻烦,学术范是我最近发现的一个小众网站,有阅读器,也有文献资源库,特别是对领域的介绍还挺不错。可以去看看的~

最后,学习代码的最好方法就是直接上手——python百题,numpy百题,动手深度学习,官方文档,源码等等,然后针对自己写代码时候出的问题,去看书或者看课,不停地纠结代码逻辑,不停地在debug中前进。

希望对您有帮助!

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