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笔者寄语¶
✨ 一些牢骚：今年也快高考了，高考完之后肯定很多同学就会面临着选专业的困境。而对于本科想选择人工智能专业，或者想学好人工智能的同学，我这里还是有一些建议的。
是否选择人工智能？
首先人工智能本身就是个交叉许多学科的科目，所有学科都可以跟人工智能沾边，因此人工智能学院的老师往往是很多交叉型研究的老师。当你选择的人工智能本科，意味着你会获取到很广的知识面，但是每个知识都不会太深入，所以这个专业是很有必要读研究生的。其次，人工智能是一个兼具数学和编程的学科，所以你如果讨厌数学or编码，建议避雷人工智能。最后，请慎重甄别你的学校，不同学校人工智能专业教育质量差别很大，即使是部分985，由于学院新开设的原因，教学体系还不成熟，很多老师的课程设计有缺陷，授课经验也不足，导致很多知识讲的不清不楚，且难以引导学生从易到难获取新知。如果你非常喜欢人工智能，但又有无法去到一个很好的学校，那么建议你平时可以多看看斯坦福的公开课程，还是收益匪浅的。
Tips: 大部分学校计算机学院也有人工智能方向，一般学院水平会比纯人工智能学院水平高，因此如果能去计算机学院还是最好选择计院（Maybe）。
如何学好人工智能？
首先，人工智能是一个重理论和实践的科目。个人认为，理论基础决定你的上限，实践基础决定你的下限。可能很多人说人工智能不就是掉包调参炼丹吗，哪用什么理论。其实不然，如果未来你真的想发高质量论文，是需要用理论证明你的猜想的，推导公式是必不可少的环境（当然，那些把别人的公式都复制粘黏然后讲讲故事的水文不在所述范围之内）。为什么高水平学者（如kaiming）总会有一些simple但是work的想法，这跟他们强大的数理基础是脱不开关系的（毕竟kaiming手底下还有一堆奥赛金牌选手呢）。
实践基础也非常重要。你不能说光会看公式，看伪代码，结果一敲代码就无从下手，那肯定不行。但其实想在没有开源代码的情况下，自己完整复现别人的算法是相当困难的一件事情（使用AI可能会简单很多），所以一开始感觉自己编码困难无需灰心，每个人都要经历这么一个过程：学习基础语法---学习常用库--看别人的开源代码--理解开源代码--自己尝试修改开源代码--自己写代码。当看的代码多了，写的代码多了，套路也就自然明白了。
除了编码基础，计算机基础也是挺重要的。首当其冲的就是会使用Linux系统，会使用命令行，会使用远程服务器，了解Python环境配置的基本原理等等。因为当你真正进入课题组做科研，最先接触的一般就是Ubuntu系统的远程服务器，然后就是配置各种五花八门的环境，所以具备良好的计算机基础会让你未来科研走的更轻松。
上面也提到科研了，那么我这里谈谈对科研和课内学习的看法。先说结论：课内基础更重要。我想很多人会反驳，可能会说”诶，很多老师讲课就是念PPT，学的东西科研也用不到，根本不用听的啦“。其实不然，学习课内基础≠只听老师讲课，如果老师讲得好，那认真听肯定收益匪浅。如果老师讲得真的很拉，那你也可以自己看书，可以在网上翻找资料，总之，一定掌握好这门课要求的知识内容，不管采用什么方式。有的人说很多课未来根本没用，其实就更错了，学课内知识不只是学概念学名词，更重要的是掌握背后思想，比如理解某个算法是怎么来的，思考前人是怎么想到这个算法的，如果是我我能否想到？任何学科，任何创新的想法，其实都有相通之处，理解背后的来源远比记忆知识本身重要。
当然，对于人工智能专业而言，科研十分好上手，也是一个挺好的锻炼机会。我觉得本科阶段科研更多是一个探索的过程，通过接触不同的课题，挖掘自己的兴趣点。相比与发论文，我认为科研更重要的是能力的积累与沉淀。了解科研项目的整体流程、学会阅读和整理文献、学会基本的论文写作与论文绘图，这些都是能从科研项目中学到的宝贵经验。
本科学了人工智能，研究生的时候能选哪些专业？
人工智能最大的好处就是，他选择方向非常广，而且很多对于很多专业老师，他们其实是很愿意招收懂AI算法的本科生的。包括但不限于：计算机视觉、自然语言处理、多媒体网络、具身智能、多模态模型、分布式推理、边缘计算、遥感测绘等等。所以只有你喜欢这个专业并愿意学好他，未来应该还算是有很多路可以走的。