南京大学人工智能保研经验贴

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南京大学人工智能保研经验贴正文

分享人信息
姓名：汤远航
年级：数学系2018级本科生
专业：统计学
最终去向：南京大学人工智能学院

01说在前面
按说一篇经验的分享，应当分点分条，逐一说明。但本文准备随意书之，算是一个回顾总结。若有几分价值可供参考，有几人从中获益，便不枉费我中午刚睡醒，就打开word的辛劳。
保研并非必然的选择。毕业之后一般有四种去向，考研、保研、出国留学以及工作。四者各有考量，按需选择。如今选择考研、保研或者出国的人越来越多，但升学远不是必然的选择。
选择毕业后直接参与工作，或者有条件的情况下，索性花几个月或者一年的时候去考虑人生的走向，都是可行的选择。
但是，保研的时间点在大三下学期，考研备考的周期往往也是在大三下至大四下，有意考研或者保研的同学必须提前准备；出国需要有语言能力证明，工作需要具备相关的能力，也都需要提前安排。
预则立，不预则废。大一大二并不是放飞自我的时间，期间如能做好探索，关于自己所想所求，关于对以后生活的期待，如果能思得一丝半缕，我想同学们心里自会有或清楚或朦胧的意向。生活的所得所失，很多是自然来去，也有很多要刻苦经营。

02保研经历分享
心路历程
我大一就决定要保研，原因不过几条：
一，数学学不下去，代码写得还不错，早想转行CS、AI。
二，还有许多知识没有学，还有很多东西想弄明白。
三，学得一个硕博学位，无论学界业界，都比学士学位有分量。
四，考研太过费劲，出国太过费钱。
大多数人的考虑也不过如此，其中既有自己兴趣理想的考量，又有生活、时代提出的要求。我是跨专业保研我校人工智能学院，要在本专业的学习之外，学习算法、数据结构、机器学习等等课程，这也主要是在大一大二以及大三期间在课余学的。保研需要比较长期的准备，包括成绩、技能、cet等等，都需要在大一至大三期间准备好。现在想来，自己当时想得十分简单，做得也比较干脆，一路走来，大体上也是预料之中。
注意事项
关于保研的时间节点、注意事项等等，从网上或者同学、前辈身上都可以了解许多，我就不再多说。但有一事想着重提醒——不要盲从。盲目从众就好比闭上眼睛在路上瞎走，各种纷扰吵闹人来人往都看不到了，听出人多吵闹的地方就寻过去，但走着走着说不定要撞墙。升学或者工作，都是一个选择，并非人多的地方就好。这些道理老生常谈，但总要反复提起。人的一生，迷茫惶惑时刻相随。能解此困者，也不过读书做事、与人来往。多尝试多思考，人生的很多选择都会逐渐成型。关于人生的重要决定，如果能早些了解，早做准备，许多疑惑都会慢慢消解。
恕我没有能力把这些抽象的道理说得鲜活，只希望读者能有几分感触。

03NLP情况介绍
考核内容
南大人工智能学院有几个研究组，计算机学院也有很多研究组在从事和AI相关的研究。两个学院是独立招生的，考核方式有所差异。我南保研夏令营也是以网申-笔试-面试的形式进行。往年还会有机试，即计算机编程考核，主考算法和数据结构，需要同学们有一定的编程能力。但这两年因为疫情的缘故，机试取消了，而由笔试考核综合能力。
笔试考核的内容大体就是微积分、线性代数、概率论、统计、算法、数据结构和机器学习，基本没有其他内容，也不涉及计算机组成、硬件、汇编等等相关的内容。对数学系的同学们来说，需要额外学习算法、数据结构和机器学习，这些可以选课或者旁听相关课程。我这一年的笔试不难，基础学好了不难过。
面试类似，考核基础知识、表达、英语口语和你的思维能力，会根据你的专业、简历和目标的研究方向提出一些相关问题。比如对数学系的同学，可以问矩阵的秩或者贝叶斯公式有什么应用；如果你的目标研究方向是NLP，那你是否知道与之相关的一些知识，诸如此类。
组内介绍
我所在的自然语言处理研究组（NLP组），研究方向主要和计算机处理人类语言相关，组里目前主要研究的工具是深度学习，传统的统计NLP不多。Lamda组在学院夏令营前有额外面试，但NLP组没有。Lamda组研究的方向比较多，不限于应用场景，但NLP组主要就是研究和NLP相关的了。如果你有自己的研究意愿，老师也会尊重你的意愿，比如组里就有研究药物发现相关课题的。
对AI和CS各个组的具体情况，大家可以在CS官网首页找到各个组的链接，自行了解。有意愿继续了解NLP组的，欢迎和我或者组里的师兄师姐联系。(*￣︶￣)
进组尝试
如果对各个研究组和研究意愿并不是很清楚，同学们可以考虑在大一大二期间进组感受一下。
做研究很多时候并不需要多么强的能力，多么深奥的知识，尤其是AI相关的研究内容，大多并不需要十分高深的知识就能入门。更需要的，是做出决定的勇气和勤奋的心。
除了研究方向相当理论或者艰深的，一般老师也乐于接纳新成员。同学们可以在研究组里感受组里的研究氛围，研究的进展，学习相关的知识和能力。如果感觉这方面的研究自己不感兴趣，或者想看看别的研究组，也可以直接地向老师表达自己的意愿。确定不合适就尽快行动，没有必要太过担心别人的看法。

一点建议
AI目前是极为热门的研究领域，网络上也有很多内容可以学习。B站、知乎、Coursera等等网站都有相关资源。可以说，计算机领域相关的知识，只要你想学，网上总能找到优质免费的内容。
另外，AI这个领域业界和学界在研究能力上可以说不相伯仲，甚至由于应用场景、需求、资源等因素，许多公司的AILab实力要高于学界一般的研究组，很多奠基性的工作是业界研究部门完成并发表的。诸如微软、Google、百度等公司的研究部门非常强大，许许多多的创业公司也有很强的研究能力，也很需要实习生参与科研。
同学们可以考虑在合适的时段参与有关AI开发和研究的实习，或许能有益于锻炼能力、拓展视野，给同学们提供一个看待学习工作和自己将来的研究领域的新视角。

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ZfL-ATj7-AwJrBQn4h4u0g

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本文来源：http://m.okaoyan.com/nanjingdaxue/byxly_712045.html