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  人工智能包括很多方面， 机器学习是其中一种， 你的方向正是可以理解人在学习过程中的一些微妙的逻辑， 如果你把这个过程模拟到计算机的程序里面去运行， 你就可以实现机器学习的功能了。 机器学习， 人工智能领域的，一般大公司才会有这方面的需求， 腾讯，百度我看到有招这方面的人才。

  浏览 474赞 88时间 2024-05-01
• winonafirst1

  首先是方向的确定：
  
  研究生报到注册后，应及时主动与导师联系，导师根据的意愿和科研工作的需要，确定研究生的研究方向、落实指导小组成员，并制定培养方案。研究生将根据研究方向归入对应的课题小组，参加课题小组的日常学术活动。
  
  二是论文的要求：
  
  对学术（或）论文的基本要求有如下9条。请各位研究生在开展学术研究工作中务必认真参照执行。
  （1）论文的主要内容，是叙述一套方法在一个特定场合中的应用（当然也可以针对特定领域的问题提出解决的方法、技术及实现算法）。
  （2）这套方法必须要有所创新或突破，并因而对学术界有所贡献。因此，它或者是解决既有问题的新方法，或者是既有方法的新应用，或者是以一个新的方法开启一整片新的应用领域。
  （3）在论文中，必须要有能力提出足够的来让读者信服：针对这个应用场合，你所提出来的方法确实有比文献中一切既有方法更优越之处，或则确是对所要解决的问题是行之有效的。
  （4）此外，你必须要能清楚指出这个方法在应用上的，并且提出充分来说服读者：任何应用场合，只要能够满足你所提出来的假设（前提）条件，你的方法就一定适用，而且你所描述的优点就一定会存在。
  （5）还必须要在论文中清楚指出这个方法的和可能的缺点（相对于其它文献上的既有方法，或者在其它应用场合里）。
  （6）行文风格上，它是一篇论证严谨，逻辑关系清晰，而且结构有条理的专业论述。也就是说，在方法的叙述过程，必须要清清楚楚地交代这个方法的应用程序以及所有或实验结果的过程，使得这个专业领域内的任何读者，都有办法根据你的描述，在他的实验室下复制出你的研究成果，以便确定你的结论确实是可以“在任何时间、任何地点、任何人”都具有可重复性（可重复性是「科学」的根本要求）。
  （7）而且，你对这个方法的每一个步骤都必须要充分的理由说明「为什么非如此不可」，必要时要有清晰的论证分析。
  （8）最后，你的论文必须要在适当位置清楚注明所有和你所研究之题目相关的文献。而且，你必须要记得：只要是和你所研究的问题相关的学术文献（尤其是学术期刊论文），你都有必要全部找出来（如果漏掉就是你的过失），仔细读过。
  （9）第（2）款所谓“对学术界的贡献”，指的是：把你的所有研究成果扣除掉学术界已经发表过的所有成果（不管你实际上有没有参考过，没有参考过也算是你的重大过失），剩下的就是你的贡献。假如这个贡献太少，也构成你论文无法及格的充分理由。
  上面所叙述的条款要件中，除第（2）款之外，通通都是必须要做到的，因此没有好坏之分。一篇论文的好坏（评定标准），主要是看第（2）款所谓“对学术界的贡献”的多寡与重要性而定。
  一个判断论文的好坏有一个粗浅办法：假如你的研究成果可以在国外著名学术期刊（journals，而非magazines）上发表，通常就比一篇只能在国外学术会议（conferences）上发表的论文贡献多；一篇国外学术会议的论文又通常比无法发表的论文贡献多；在国际顶尖学术期刊上发表的论文通常比一篇二流的学术期刊论文贡献多。SCI有一种叫做ImpactFactor的指数，统计一个期刊每篇论文被引述的次数。通常这个次数（或指数）愈高，对学术界的影响力就愈大。以人工智能相关领域的期刊而言，ImpactFactor在1.0以上的期刊，都算是顶尖的期刊。这些期刊论文的作者，通常是国外顶尖学府的著名教授指导全球一流的博士生做出来的研究成果。
  
  三、完成论文所需要的能力
  从前面的叙述可以归纳出来，完成论文所需要的能力包括以下数项，依它们的培养先后次序逐项讨论。
  （1）文献检索的能力：在给定（或自己拟定）的题目范围内，你必须有能力利用文献检索系统（尤其是图书馆博士论文检索系统、Compendex和SCI这三套论文索引系统），查出所有相关的论文，而无任何遗漏。你到底要用什么样的关键词和查所程序去保证你已经找出所有相关的文献？这是第一个大的挑战。每一组关键词（包含联集与交集）代表一个论文所构成的集合，假如你用的关键词不恰当，你可能找到的集合太小，没有涵盖所有的相关文献；假如你用的关键词太一般化，通常你找到的集合会太大，除了所有相关文献之外还加上好几十倍的毫不相关的文献。
  （2）筛选的能力：即使你使用了恰当的搜寻策略，通常找到的文献集合都还是明显地比你所需要的集合大，而且通常文献比数大概在一两百篇或数百篇之间，而其中会和你的研究课题直接且密切相关的论文，通常只有廿、卅篇左右。你如何可以只读论文的题目、摘要、简介和结论，而还没有完全看懂内文，就准确地判断出这篇论文中是否有值得你进一步参考的内容，以便快速地把需要仔细读完的论文从数百篇降低到廿、卅篇？这考验着你从事筛选的能力。
  （3）期刊论文的阅读能力：期刊论文和课本截然不同。课本是循序渐进地从最基本的知识背景逐步交代出整套有系统的知识，中间没有任何的跳跃，只要你逐页读下去，就可以整本都读懂，不需要在去别的地方找参考。但是期刊论文是没头没尾的十几页文献，只交代最核心的创意，并援引许多其它论文的研究成果（但只注明文献出处，而完全没有交代其内容）。因此，要读懂一篇论文，一定要同时读懂数篇或十数篇被援引的其它论文。偏偏，这十几篇被援引的论文又各自援引十数篇其它论文。因此，相对于教科书而言，期刊论文是一个极端没有系统的知识，必须要靠读者自己从几十篇论文中撷取出相关的片段，自己组织成一个有系统的知识，然后才有办法开始阅读与吸收。要培养出这种自己组织知识的能力，需要在学校靠着大量而持续的时间去摸索、体会，而不可能只利用业余的零星时间去培养。
  （4）期刊论文的分析能力：为了确定你的论文研究成果确实比所有相关的学术期刊论文都更适合处理你所拟定的应用领域，首先你必须要有能力逐篇分析出所有相关期刊论文的优点与缺点，以及自己的研究成果的优点与缺点，然后再拿他们来做比较，总结出你的论文的优点和缺点（）。但是，好的期刊论文往往是国外著名学府的名师和一流的博士生共同的研究成果，假如你要在锁定的应用领域上超越他们，突出自己的优点，这基本上是一个极端困难的挑战。即使只是要找出他们的缺点，都已经是一个相当困难的工作了。研究生则必须要有进行精确批判的能力。但是，这个批判并非个人好恶或情绪化的批判，而是真的找得到充分理由去支持的批判。这个批判的能力，让你有能力自己找到自己的优、缺点，因此也有机会自己精益求精。其实，至少要能够完成这个能力，才勉强可以说你是有判断能力。
  （5）创新的能力：许多本科的工程师也能创新，但是研究生的创新是和全世界同一个学术团体内所有的名师和博士生挑战。因此，两者是站在不同的比较基础上在进行的：前者往往是一个企业内部的闭门造车，后者是一个全球的开放性竞争。其次，工程师的创新往往是无法加以明确证明其适用条件，但是学术的创新却必须要能够在创新的同时厘清这个创新的有效条件。总之，如果说本科生的主要能力是吸收既有知识，那么研究生的主要能力应该是创造知识。
  
  四、期刊论文的分析技巧与程序
  一般来讲，好的期刊论文有较多的创意。虽然读起来比较吃力，但收获较多而深入，因此比较值得花心思去分析。读论文之前，参考SCIImpactFactor及学长、导师的意见是必要的。一篇期刊论文，主要分成四个部分。
  （1）Abstract：说明这篇论文的主要贡献、方法特色与主要内容。最慢第二年上学期必须要学会只看Abstract和Introduction便可以判断出这篇论文的重点和你的研究有没有直接关联，从而决定要不要把它给读完。假如你有能力每三十篇论文只根据摘要和简介便能筛选出其中最密切相关的五篇论文，你就比别人的效率高五倍以上。以后不管是做事或做学术研究，都比别人有能力从更广泛的文献中挑出最值得参考的。
  （2）Introduction：Introduction的功能是介绍问题的背景和起源，交代前人在这个题目上已经有过的主要贡献，说清楚前人留下来的未解问题，以及在这个背景下这篇论文想解决的问题和它的重要性。对初学的而言，从这里可以了解以前研究的概况。通常如果对你的题目不熟时，先把跟你题目可能相关的论文收集个30～40篇，每篇都只读Abstract和Introduction，而不要读MainBody（正文），只在必要时稍微参考一下后面的Illustrativeexamples和Conclusions，直到你能回答下面这三个问题：（2A）在该领域内最常被引述的方法有哪些？（2B）这些方法可以分成哪些主要派别？（2C）每个派别的主要特色（含优点和缺点）是什么？问题是，你怎么去找到这最初的30～40篇论文？有一种期刊论文叫做reviewpaper，专门在一个题目下面整理出所有相关的论文，并且做简单的回顾。你可以在搜寻Compendex时在keywords中加一个review而筛选出这类论文。然后从相关的数篇reviewpaper开始，从中根据title与Abstract找出你认为跟你研究题目较相关的30～40篇论文。通常只要你反复读过该领域内30～40篇论文的Abstract和Introduction，你就应该可以从Introduction的评论中回答（2A）和（2B）这两个问题。尤其要记得，当你阅读的目的是要回答（2A）和（2B）这两个问题时，你一定要先挑那些Introduction写得比较有观念的论文念（很多论文的Introduction写得像流水帐，没有观念，这种论文刚开始时不要去读它）。假如你读过假如30～40篇论文的Abstract和Introduction之后，还是回答不了（2C），先做下述的工作。
  你先根据（2A）的，把该领域内最常被引述的论文找齐，再把他们根据（2B）的分成派别，每个派别按日期先后次序排好。然后，你每次只重新读一派的Abstract和Introduction（必要时简略参考正文，但目的只是读懂Introduction内与这派有关的陈述，而不需要真的看懂所有正文），照日期先后读，读的时候只企图回答一个问题：这一派的创意与主要诉求是什么？这样，你逐派逐派地把每一派的Abstract和Introduction给读完，总结出这一派主要的诉求、方法特色和优点（每一篇论文都会说出自己的优点，仔细读就不会漏掉）。
  其次，你再把这些论文拿出来，但是只读Introduction，认真回答下述问题：「每篇论文对其它派别有什么批评？」然后你把读到的重点逐一记录到各派别的「缺点」栏内。通过以上程序，你就应该可以掌握到（2A）、（2B）、和（2C）三个问题的。这时你对该领域内主要方法、文献之间的关系算是相当熟悉了，但是你还是只仔细读完Abstract和Introduction而已，正文则只是笼统读过。这时候，你已经掌握到该领域主要的论文，你可以用这些论文测试看看你用来搜寻该领域论文的keywords到底恰当不恰当，并且用修正过的keywords再搜寻一次论文，把该领域的主要文献补齐，也把原来30～40篇论文中后来发现关系较远的论文给筛选掉，只保留大概20篇左右确定跟你关系较近的文献。如果有把握，可以甚至删除一两个你不想用的派别（要有充分的理由），只保留两、三个派别（也要有充分的理由）继续做完以下工作。然后你应该利用（2C）的，再进一步回答一个问题（2D）：“这个领域内大家认为重要的关键问题有哪些？有哪些特性是大家重视的优点？有哪些特性是大家在意的缺点？这些优点与缺点通常在哪些应用场合时会比较被重视？在哪些应用场合时比较不会被重视？”然后，你就可以整理出这个领域（研究题目）主要的应用场合，以及这些应用场合上该注意的事项。
  最后，在你真正开始念论文的mainbody之前，你应该要先根据（2A）和（2C）的，把各派别内的论文整理在同一个档案夹里，并照时间先后次序排好。然后依照这些派别与你的研究方向的关系远近，一个派别一个派别地逐一把各派的mainbodies念完（一次念完一派）。
  （3）Mainbody（含simulationand/orexperimentalexamples）：在你第一次有系统地念某派别的论文mainbodies时，你只需要念懂：（3A）这篇论文的主要假设是什么（在什么条件下它是有效的），并且评估一下这些假设在现实条件下有多容易（或多难）成立。愈难成立的假设，愈不好用，参考价值也愈低。（3B）在这些假设下，这篇论文主要有什么好处。（3C）这些好处主要表现在哪些公式的哪些项目的简化上。至于整篇论文详细的推导过程，你不需要懂。除了三、五个关键的公式（最后在应用上要使用的公式，你可以从这里评估出这个方法使用上的方便程度或计算效率，以及在非理想情境下这些公式使用起来的可靠度或稳定性）之外，其它公式都不懂也没关系，公式之间的恒等式推导过程可以完全略过去。假如你要看公式，重点是看公式推导过程中引入的假设条件，而不是恒等式的转换。
  但是，在你开始根据前述问题念论文之前，你应该先把这派别所有的论文都拿出来，逐篇粗略地浏览过去（不要勉强自己每篇或每行都弄到懂，而是轻松地读，能懂就懂，不懂就不懂），从中挑出容易念懂的papers，以及经常被引述的论文。然后把这些论文照时间先后次序依序念下去。记得：你念的时候只要回答（3A）、（3B）、（3C）三个问题就好，不要念太细。这样念完以后，你应该把这一派的主要发展过程，主要假设、主要理论依据、以及主要的成果做一个完整的整理。其次，你还要在根据（2D）的以及这一派的主要假设，进一步回答下一个问题：（3D）这一派主要的缺点有哪些。最后，根据（3A）、（3B）、（3C）、（3D）的综合整理出：这一派最适合什么时候使用，最不适合什么场合使用。
  记住：回答完这些问题时，你还是不应该知道恒等式是怎么导出来的！当你是生手的时候，你要评估一个方法的优缺点时，往往必须要参考它的Examples。但是，要记得：老练的论文写作高手会故意只present成功的案例而遮掩失败的案例。所以，simulationexamplesand/orexperiments很棒不一定表示这方法真的很好。你必须要回到这个方法的基本假设上去，以及他在应用时所使用的主要公式（resultantequations）去，凭自己的思考能力，并且参考（2C）和（2D）的，自己问问看：当某某假设在某些实用场合上无法成立时，这个方法会不会出什么状况？猜一猜，预测一下这个方法应该会在哪些条件下（应用场合）表现优异，又会在哪些条件下（应用场合）出不良状况？根据这个猜测再检验一次simulationexamplesand/orexperiments，看它的长处与短处是不是确实在这些examples中充分被检验，且充分表现出来。
  那么，你什么时候才需要弄懂一篇论文所有的恒等式推导过程，或者把整篇论文细细读完？NEVER！你只需要把确定会用到的部分给完全搞懂就好，不确定会不会用到的部分，只需要了解它主要的点子就够了。
  研究生和大最主要的差别：大读什么都必须要从头到尾都懂，研究生只需要懂他用得着的部分就好了！大因为面对的知识是有固定的范围，所以他那样念。研究生面对的知识是没有范围的，因此他只需要懂他所需要的细腻度就够了。研究生必须学会选择性的阅读，而且必须锻炼出他选择时的准确度以及选择的速度，不要浪费时间去学用不着的细节知识！多吸收“点子”比较重要，而不是细部的知识。
  
  五、论文阅读的补充说明
  研究生开始学读期刊论文时，最容易犯的毛病就是戒除不掉大的习惯：（1）老是想逐行读懂，有一行读不懂就受不了。（2）不敢发挥自己的想象，读论文像在读教科书，论文没写的就不会，瘫痪在那里；被导师着去自己猜测或想象时，老怕弄错作者的意思，神经绷紧，脑筋根本动不了。用大的心态读书，结果一间永远不够用。因此，每次读论文都一定要带着问题去读，每次读的时候都只是试图回答你要回答的问题。因此，一定是选择性地阅读，一定要逐渐由粗而细地一层一层去了解。上面所规划的读论文的次序，就是由粗而细，每读完一，你对这问题的知识就增加一层。根据这一层知识就可以问出下一层更细致的问题，再根据这些更细致的问题去重读，就可以理解到更多的内容。因此，一定是一整批一起读懂到某个层次，而不是逐篇逐篇地整篇一次读懂。
  这样读还有一个好处：第一读完后，可以根据第一所获得的知识判断出哪些论文与你的议题不相关，不相关的就不需要再读下去了。这样才可以从广泛的论文里逐层准确地筛选出你真正非懂不可的部分。不要读不会用到的东西，白费的力气必须被极小化！其实，绝大部分论文都只需要了解它的主要观念（这往往比较容易），而不需要了解它的详细推导过程（这反而比较费时）。
  其次，一整批一起读还有一个好处：同一派的观念，有的作者说得较易懂，有的说得不清楚。整批略读过一次之后，就可以规划出一个你以为比较容易懂的阅读次序，而不要硬碰硬地在那里撞墙壁。你可以从甲论文帮你弄懂乙论文的一个段落，没人说读懂甲论文只能靠甲论文的信息。所以，整批阅读很像在玩跳棋，你要去规划出你自己阅读时的「最省力路径」。
  
  六、如何获取应用领域背景知识
  应用领域知识是指非专业知识的知识。人工智能大多数研究课题是属于针对应用领域开展的研究工作，因此首先你必须了解你所要解决问题所在领域的背景知识。一般，由于这些背景知识仅仅是非专业性的，因此，重要的选择该领域权威的教科书或专著来读，一般不必阅读学术论文。阅读这些教科书或专著时，你需要针对你自己的目标来阅读，回答下面这三个问题：（5A）在该领域内最核心的知识有哪些？（5B）那些知识与你的研究背景相关？（5C）能够用来说明你的研究工作（含优点和缺点）的实例知识是什么？问题是，你怎么去把握这些领域知识选择？必要时，请询问这些领域的。
  
  七、论文报告的要求与技巧
  报告一篇论文，要求做到以下部分（依报告次序排列）：（1）投第一页必须列出论文的题目、作者、论文出处与年份。（2）以下每一页投只能讲一个观念，不可以在一张投里讲两个观念。（3）说明这篇论文所研究的问题的重点，以及这个问题可能和哪些应用相关。（4）清楚交代这篇论文的主要假设，主要公式，与主要应用方式（以及应用上可能的解题流程）。（5）说明这篇论文的范例（simulationexamplesand/orexperiments），预测这个方法在不同场合时可能会有的准确度或好用的程度（6）你个人的分析、评价与批评，包括：（6A）这篇论文最主要的创意是什么？（6B）这些创意在应用上有什么好处？（6C）这些创意和应用上的好处是在哪些条件下才能成立？（6D）这篇论文最主要的缺点或局限是什么？（6E）这些缺点或局限在应用上有什么坏处？（6F）这些缺点和应用上的坏处是因为哪些因素而引入的？（6G）你建议学长学弟什么时候参考这篇论文的哪些部分（点子）？
  一般来讲，刚开始报告论文（第一年上学期）时只要做到能把前四项要素说清楚就好了，但是第一年结束后（暑假开始）必须要设法做到六项要素都能触及。第二年下学期开始的时候，必须要做到六项都能说清楚。
  注意：读论文和报告论文时，最重要的是它的创意和观念架构，而不是数学上恒等式推导过程的细节（顶多只要抓出关键的equation去弄懂以及说明清楚即可）。你报告观念与分析创意，别人容易听懂又觉得有趣；你讲恒等式，大家不耐烦又浪费时间。
  
  八、对研究生的指标要求
  研究生要求申请答辩，必须发表一定数量的论文（注意，导师必须为第一作者或通信作者方为有效,论文作者单位除了给出本人所属院系外，还应该列入“福建省仿脑智能系统重点实验室（厦门）”，对应的英文是：“Fujian Keylab. of The Brain-like Intelligent Systems（Xiamen University）”），并完成了导师规定的科研工作。具体规定如下：
  （1）硕士研究生要求起发表1篇以上论文，论文必须是国内核心的或被EI收录的学术会议的。
  （2）博士研究生要求起发表2篇以上论文，论文必须是国内外学术期刊且被SCI或EI收录的。
  （3）所有的研究生，均必须完成导师指定的科研任务，并按照导师要求提交所有发表的学术论文副本、开发的源程序代与系统说明报告、论文，以及其他应该提交的科研成果。
  
  九、其他要求
  研究生要主动接受导师及指导小组的指导，积极参加课题小组的各项学术活动，遵守人工智能研究所的规章制度，精诚团结、互相帮助、刻苦钻研、勤奋学习，高质量地开展科学研究与技术开发工作。
  
  这个上面的内容有些借鉴他人的，你也可以在网上再找找，或许有更好的学习计划也不一定。
  
  工作的话一般要熟悉人工智能基础知识，了解中常用的 ai 算法，并能根据需求建立模型等等。其他的就要根据工作的需要了，比如你是找设计方面的工作要求会设计 ai 行为模型，了解中常用的 ai 算法。
  需要的公司一般是信息技术、科技、家电之类的公司，现在有真材实料的人还怕找不到工作？什么招聘网人才网不就是为大家准备的吗？你可以去招聘网看看也有助于对自己未来的一点打算和。人工智能的未来潜力还是很大的，祝你成功学习进步！

  浏览 441赞 148时间 2023-11-18
• 为何不信2013

  三年硕士? 不是顶尖学校的话, 人工智能专业对口的工作不是太好找, 但是人工智能的应用也挺广的, 说不定什么时候工作中就用上了. 所以一般学校的话, 作为过来人, 我靠谱的说一下, 练练编程或者别的什么工作技能, 然后把人工智能的概念和名词搞熟了, 具体专精到什么程度其实无所谓啦, 就好. 找工作的话那就是能找到啥公司, 就去做哪一行, 学校的专业就不要太看中了.

  浏览 264赞 86时间 2022-11-20
• 满堂红李娜

  兄弟，这下你安逸了。

  浏览 439赞 73时间 2022-04-28