请问应该怎样去学习图像识别和深度学习？ 第1页

科研学术

开展科研工作是深入掌握AI算法的一条“捷径”，如果经过思考和实践，提出创新性的idea，通过coding实现并撰写成文，深度学习功力一定会更上一层。

这里参考清华大学黄民烈老师的PPT，以QA的方式和大家分享一下“如何做出好的科研”。

科研是什么？

创新是科研工作的核心，发表论文是因为这种创新对别人有启发，值得分享与交流；是为了好奇心而进行科研探索：探索未知，发现不同。

如果单纯为了发paper或者升职、出国而做科研，很容易本末倒置。

为什么要做科研？

1）理论和实践需要密切结合

2）确定自己喜欢什么

3）锻炼和提高自己的能力

4）为将来的读研和读博做好准备

科研的“正确”姿势

假如导师或学长给了一个题目或方向，在跑模型前，同学应该先深入理解任务、问题、数据，读论文。

导师：结果怎么样？
学生：不好 --- 详细的数据统计、分析、报告；理解问题、数据
导师：为什么不好？
学生：不知道 --- 深入理解模型原理，与问题、数据的匹配性
导师：哪里好？
学生：不知道 --- 理解模型的输出结果、行为表现
导师：哪里不好？
学生：不知道 --- 问题诊断、错误分析、读论文

参与科研的几种方式

1）跟着师兄、师姐从baseline开始做起

2）老师给题目、技术路径，自己主要做实现

3）自己想idea，让老师评估

如何投入足够时间？

1）同一物理时间，只能做一件事；

2）你做的事情，定义了你是什么样的人；尤其当你做选择时：A还是B？

3）成为一个专家需要10000小时（3年全时PhD学习），365*10*3；

4）做出一个solid的工作：最聪明的学生也需要3个月以上的时间，大部分同学需要6-12个月。

客观地说，科研学术只是一条小众路线，并不适合所有人。因为它和做项目不同，做科研付出的成本和收获很可能不对等。

比如一个一心搞research的同学，跟了一个放养型导师，埋头苦干了3年结果没发出一篇A/B类顶会，那硕士期间的产出几乎等于 nothing。

在正式开始科研前，请先认真思考自己的兴趣爱好、性格特质是什么；coding，英文阅读写作能否cover；是一时热血还是真心喜欢research？

想明白了这些，方向就不容易跑偏，剩下的只需要努力+坚持就可以了！

如果真能在硕博期间在科研上有所建树，毕业时也具备了冲击更高offer的实力（阿里行、腾讯大咖等），甚至可以考虑进入高校继续从事科研工作了。

最后和你正式介绍一下自己哈：

我是 叶琛 ，一个爱旅行，懂养生的算法工程师兼干货答主，也是个喜欢用接地气的文风为年轻朋友分享互联网经验和算法知识的人。

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