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　　第一、重視數(shù)學課程的學習。要想在人工智能領域走得更遠，一定要有一個扎實的數(shù)學基礎，數(shù)學對于在人工智能領域進行創(chuàng)新有非常重要的意義。人工智能技術有三大基礎，分別是數(shù)據(jù)、算力和算法，其中數(shù)據(jù)和算力相對好解決，算法往往是影響人工智能發(fā)展的核心因素。如果在時間允許的情況下，可以讀一些關于算法設計類的書籍。

　　第二、重視編程語言的學習。編程語言是人工智能研發(fā)的重要工具，通過編程語言可以完成算法的實現(xiàn)、訓練、驗證和應用等諸多環(huán)節(jié)。目前Python語言在人工智能領域的應用比較多，而且由于Python語言的擴展性非常強，所以采用Python語言也會在一定程度上節(jié)省研發(fā)時間。

　　第三、重視人工智能基礎知識的學習。人工智能技術體系非常龐大，而且難度也相對比較高，如果能夠在本科期間奠定一定的知識基礎，未來在研究生階段會輕松很多。人工智能的研究方向比較多，包括自然語言處理、計算機視覺、自動推理、機器學習等，初學者可以從機器學習開始學起，然后再逐漸深入和擴展人工智能知識體系。

　　第四、學習人工智能知識對于實驗場景的要求比較高，所以如果本科期間有機會加入到老師的課題組中，會有更好的學習效果。

　　如果對數(shù)學和算法感興趣，可以先去學學c，cpp，刷刷洛谷，leetcode之類的。

　　電路三件套：電路理論(原理)，模電，數(shù)電，需要好好學習。

　　如果對數(shù)學和算法感情不是特別深，對硬件感興趣的話可以做點嵌入式，結合硬件做一些diy。

　　競賽類的如果沒人帶就盡量少參加吧，或者你本身是個大佬也行。ACM/ICPC可以關注一下，但是這玩意說實話，很費時間，要權衡好。完全計算機方面的別的競賽含金量都不是很高。也可以關注一下數(shù)模競賽和電賽。喜歡硬件可以和自動化的同學一起準備電賽。功利層面上，別的比賽就真沒啥參加的必要了，除非這門競賽你十分感興趣。

　　計算機科學的數(shù)學一般就是高數(shù)，線代，概率論，離散。一般是線代和概率論運用較多，別的用的比較少。但是足以說明線代和概率論的重要。另外最近很火的機器學習啊，人工智能之類的細方向?qū)€代和概率論也是最重要的，學不會公式都看不懂。

　　消極地說，放輕松點。計算機是一個卷王聚集地，大家都很能卷，很多人的規(guī)劃都會更科學，更有效，值得模仿。有時候跟跟風，看看周圍的同學在做些什么，可能更加適合你在你們學校的計算機專業(yè)的規(guī)劃。甚至可能比參考清北同學規(guī)劃出來的還要好。

　　總體說來，如果大一你就決定要走研發(fā)崗位，那么你就要在大一的時候確定一個編程語言，于是你確定了學習java。但是，大一不是學習java的最適合的時候，你需要學的是c需要，數(shù)據(jù)結構，操作系統(tǒng)，組成原理等計算機基礎學科，等學完這些之后你需要做的就是學習java基礎，大概需要小半個學期的時候?qū)W習基礎，然后就是需要實踐項目。大三需要學習數(shù)據(jù)庫，網(wǎng)絡等，緊接著需要將java和數(shù)據(jù)庫結合起來學習基本的框架。然后做一些簡單的單體項目，大三下學期，瘋狂準備刷語言，整理項目成果等。

　　最后，有三種獎勵可以給你提供學習動力：

　　1、自我激勵，也就是興趣與目標;

　　2、物質(zhì)獎勵，也就是學好計算機能找到年薪百萬的工作;

　　3、社交獎勵，“Happinessisrealwhenshared”。

　　如果有機會的話，不要光學習，一定要找一些實習項目來做，計算機這個行業(yè)不同于其他行業(yè)，如果沒有真刀實槍的項目實戰(zhàn)經(jīng)驗，很難勝任畢業(yè)后的初次工作，所以還是要多學多練多做，這樣才那個讓自己成為行業(yè)大牛!

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