如何在本科阶段准备申请美国AI硕士？

　　第一、重视数学课程的学习。要想在人工智能领域走得更远，一定要有一个扎实的数学基础，数学对于在人工智能领域进行创新有非常重要的意义。人工智能技术有三大基础，分别是数据、算力和算法，其中数据和算力相对好解决，算法往往是影响人工智能发展的核心因素。如果在时间允许的情况下，可以读一些关于算法设计类的书籍。

　　第二、重视编程语言的学习。编程语言是人工智能研发的重要工具，通过编程语言可以完成算法的实现、训练、验证和应用等诸多环节。目前Python语言在人工智能领域的应用比较多，而且由于Python语言的扩展性非常强，所以采用Python语言也会在一定程度上节省研发时间。

　　第三、重视人工智能基础知识的学习。人工智能技术体系非常庞大，而且难度也相对比较高，如果能够在本科期间奠定一定的知识基础，未来在研究生阶段会轻松很多。人工智能的研究方向比较多，包括自然语言处理、计算机视觉、自动推理、机器学习等，初学者可以从机器学习开始学起，然后再逐渐深入和扩展人工智能知识体系。

　　第四、学习人工智能知识对于实验场景的要求比较高，所以如果本科期间有机会加入到老师的课题组中，会有更好的学习效果。

　　如果对数学和算法感兴趣，可以先去学学c，cpp，刷刷洛谷，leetcode之类的。

　　电路三件套：电路理论(原理)，模电，数电，需要好好学习。

　　如果对数学和算法感情不是特别深，对硬件感兴趣的话可以做点嵌入式，结合硬件做一些diy。

　　竞赛类的如果没人带就尽量少参加吧，或者你本身是个大佬也行。ACM/ICPC可以关注一下，但是这玩意说实话，很费时间，要权衡好。完全计算机方面的别的竞赛含金量都不是很高。也可以关注一下数模竞赛和电赛。喜欢硬件可以和自动化的同学一起准备电赛。功利层面上，别的比赛就真没啥参加的必要了，除非这门竞赛你十分感兴趣。

　　计算机科学的数学一般就是高数，线代，概率论，离散。一般是线代和概率论运用较多，别的用的比较少。但是足以说明线代和概率论的重要。另外最近很火的机器学习啊，人工智能之类的细方向对线代和概率论也是最重要的，学不会公式都看不懂。

　　消极地说，放轻松点。计算机是一个卷王聚集地，大家都很能卷，很多人的规划都会更科学，更有效，值得模仿。有时候跟跟风，看看周围的同学在做些什么，可能更加适合你在你们学校的计算机专业的规划。甚至可能比参考清北同学规划出来的还要好。

　　总体说来，如果大一你就决定要走研发岗位，那么你就要在大一的时候确定一个编程语言，于是你确定了学习java。但是，大一不是学习java的最适合的时候，你需要学的是c需要，数据结构，操作系统，组成原理等计算机基础学科，等学完这些之后你需要做的就是学习java基础，大概需要小半个学期的时候学习基础，然后就是需要实践项目。大三需要学习数据库，网络等，紧接着需要将java和数据库结合起来学习基本的框架。然后做一些简单的单体项目，大三下学期，疯狂准备刷语言，整理项目成果等。

　　最后，有三种奖励可以给你提供学习动力：

　　1、自我激励，也就是兴趣与目标;

　　2、物质奖励，也就是学好计算机能找到年薪百万的工作;

　　3、社交奖励，“Happinessisrealwhenshared”。

　　如果有机会的话，不要光学习，一定要找一些实习项目来做，计算机这个行业不同于其他行业，如果没有真刀实枪的项目实战经验，很难胜任毕业后的初次工作，所以还是要多学多练多做，这样才那个让自己成为行业大牛!

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