北洋大学研究生，“硅谷”让我走进AI，看书还是看视频更有效！？

今天是国庆七天假的最后一天10月7日，距离2017年保研已经整整一年有余。而这一年，足以改变一个热血青年对于当今择业方向选择的认知，比如说我：今天的AI学习分享嘉宾——小亮同学！ 因为缘分与硅谷相识 乍一看题目，可能给大家带来了这样一个假象：大家都以为小亮出国留学，在硅谷科技文化的浪潮席卷下，小亮才走进了AI的大门。前半句不是真的，但是后半句确是真真实实的。我先介绍一下现在的自己哈：小亮现在研一，在北洋大学人工智能学院攻读模式识别与智能系统专业，研究方向为自然语言处理，具体的细分方向为社会媒体自动摘要和事件检测方向。之所以起这样一个题目，是因为一次偶然的机会，小亮在网上读了一篇清华大学吴军老师写的文章，小亮可以很负责任的说，吴军老师的文章朴实华丽，实事求是，客观详实，深深地吸引了我，后来在网上买了吴军老师全套的书籍《浪潮之巅》（上下册）、《硅谷之谜》、《大学之路》（上下册）等等。其中，《浪潮之巅》（上下册）与《硅谷之谜》介绍了互联网IT界的发展浪潮，而小亮通过阅读这些书籍，以及每天阅读一篇吴军老师从大洋彼岸硅谷地区发回国内的信中认识到未来的科技浪潮在于AI。所以，综合考量各方面因素后，去年的今天小亮非常坚定的选择了现在的学校与现在的专业以及现在的研究方向。因为缘分与硅谷相识，小亮很感激人民邮电出版社能够出版吴军老师的系列AI书籍，才有小亮现在的选择。

因为相识走进AI 大四那段时间，由于本科学校与研究生学校都在天津，再加上大四的课程很少，所以小亮提前进入了实验室学习。刚开始参加组会时的茫然与懵逼，看着师兄师姐都用英文展示自己的研究方向成果时的羡慕与高大上，还有面对一堆数学公式时的无奈。虽然刚入门时碰到了很多艰难的问题，但是加上组里师兄师姐的热心帮助与小亮的勤奋努力与机遇，在第一次组会personal presentation时，小亮竟然获得了导师和全组成员的肯定，导师当即表示，午餐咱们去吃大餐。在随后进组的一段时间，小亮负责导师即将发表的论文中的一个小实验，主要对比分析LSA与NNMF之间的算法复杂度，后来这篇文章成功被国内三大顶级学报之一计算机学报收录。今年暑假，小亮在组里的支持下，参加了2018CCKS全国知识图谱与语义计算大会，对AI的认知更上一层楼。可以说，小亮那时算是走进了AI的大门，至少知道AI这个领域数学是基础，非常重要！英语是信息检索与交流的工具，非常重要！！编程是实现idea的唯一途径，重中之重！！！因为相识，小亮在这一年里逐渐走进AI，而且越走越远，开拓属于自己的一片天地。

因为AI而更加自信 其实，在这一年的摸索阶段，小亮也尝试了很多途径。跟着视频学习Deep Learning,但是感觉很抽象与模糊，而且视频学习的缺点是进度很慢，所以最后小亮放弃了这种笨拙的方式，不过她也有自己的优点，就是可以反复的学习，适合初学者这样学习。后来，小亮又自己一个人孤军奋战，撸代码，后来发现这样漫无目的的写代码是不行的，因为你没有一个明确的目标，导致学习的热情再而衰、三而竭。最后，小亮又用自己仅有的奖学金买了一系列相关书籍，比如：《Tensorflow技术解析与实战》等书籍，跟着前人的足迹边看边学习，发现这样学习的效率挺高的，小亮就一本一本从头看到尾，书里面的代码也是一行一行身体力行，不会的就百度、CSDN、请教同学老师等等。今天，小亮可以很自信的说，基本已经对这个领域有了初级的认知，往后的道路就是坚定地、自信地纵向深入研究，力争研一在自己的社会媒体自动摘要和事件检测方向有小小的成果！因为AI，小亮更加自信，因为小亮觉得未来可期，时光不负，AI在未来！ (附：本科时的桌面照与提前进组时的桌面照！)

本文转载自异步社区。

原文链接：https://www.epubit.com/articleDetails?id=Nc610d023-b7ec-47a8-88fe-9e30c6845423