一个AI研究生的基本要求
- 扎实的数学功底
- 扎实的代码能力
- 扎实的英语能力
一个AI研究生的基本科研素养
- 积极阅读论文，了解最新进展
- 积极思考，输出，形成report，能够写paper，向别人讲述（如Seminar）。
- 数学功底过硬，能够推理证明
- 代码能力过强，能够复现算法，把idea落地
- 要求能思考新的idea，设计实验
科研素养之主动阅读（输入）
首先必须要主动地阅读大量的文献，了解一个行业的历史和最新进展看综述，了解具体算法看研究型论文，此外善用互联网（谷歌、知乎、维基百科、社区、论坛、流媒体网站）。
那么具体如何阅读呢，首先对于论文中每个自己不知道的概念，都要花时间去搜索去弄清楚，琢磨透（包括图表附录）！同时要去挖掘论文中的背景、动机、贡献、算法结构、目标函数、数学原理、训练方法、实验分析。
阅读要求：每周要多看论文、blog、系统地学习一下深度学习吧（课程），这个暂时还没想到量的限制，不过每周至少输出一篇report/seminar ppt
嘿嘿，英文的看不下去的时候可以去看看中文的。
遗忘之后的复习也很重要。
科研素养之思考、输出、paper
要学会思考，对一个事物要有自己的见解，你有自己的见解，别人也有，大家一起讨论就能丰富自己的理解。
懂了别人的方法后，就要思考自己能做什么了，自己有没有一些有见解的提问呢，自己能否改进当前的方法呢，自己能否提出一个新的方法呢。（比如你看到知识蒸馏了，发现学生模型的性能总是比教师模型低，那么有没有改进技术可以在不改变模型结构的前提下提高性能呢）
要求：
- 写report，输出的过程，不仅考验英语能力，还考验逻辑和写作能力。
- 写blog
- 通过PPT（对接seminar、以及之后需要展示的情况）
无论是report，blog还是PPT，都是要考察逻辑的，句子与句子间的逻辑，section与section之间的逻辑，整体的逻辑，对要输出的内容有全局感之后再开始动笔，这样有助于把握输出时的逻辑。你在想的过程中其实会遇到很多废案的，废案必然是缺点多于优点的，不过毕竟还是有优点的，那么新的方案能不能用旧案的优点呢，这是要考虑的问题。
要求：每周至少输出一篇report/seminar ppt
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