📚入门机器学习基础
对于本科生来说，需要打好数学基础，包括高数、概率论和线性代数。
对于已经上研究生或工作想转行的人来说，可以直接开始学习机器学习算法，重要的是理解算法的原理和推导过程。如果有时间和需要，可以复习一下数学基础，或者参考考研数学基础班的视频。总之，入门机器学习需要掌握好数学基础，并理解算法的原理和推导过程。
🚀机器学习入门路径
首先要掌握机器学习的理论基础，理解算法推导过程。
然后学习机器学习的实战部分，掌握使用SK库进行数据处理和模型训练的基本步骤。
对于想深入研究机器学习理论的人，需要更深入地学习各个算法背后的数学原理。
对大多数人来说，掌握公式推导过程并能使用SK库进行调参已经很不错了。进一步学习深度学习算法和具体领域的知识是接下来的发展方向。
🤖入门强化学习和使用机器学习
对于入门强化学习，可以通过观看视频、参与直播和查看开源代码等途径来学习。
而对于使用机器学习，可以通过查看论文中的代码、访问AI研究者的主页和使用paper with code等资源来获取相关代码。
此外，还强调了借鉴开源代码的重要性，节省时间和提高学习效率。最后提到了一些入门练手项目和选择合适的公开课的建议。
学习者要尽量多参与开源社区和项目。
开源学习的好处是站在巨人的肩膀上，避免重复工作，节省时间，以便去做更有意义的事情。
现在推荐系统、CVRP方向和高性能计算等是热门方向。
🔍比赛中的瞬移和观察
在比赛中运用瞬移和观察别人的baseline来提高竞争力。
Python是学习AI算法的基础，推荐多看公开课和不同人的讲解来加深对知识点的理解。
关于代码问题，建议模仿别人的代码，整理并建立自己的代码库，遇到问题可以直接参考。
对于强化学习的入门，推荐一些书籍和公开课，以及提醒AI工程师根据具体业务选择传统统计学习方法或深度学习方法。
🎯学习强化学习方法
首先要学习Python编程和相关的框架，比如PYTORCH。
接着，需要理解深度学习的基础知识，包括理论和应用。
数学基础对于理解深度学习也很重要。
在学习过程中，建议参考paper with code等资源来学习优秀的代码架构。
另外，强化学习在推荐系统、自动驾驶、智能菜单和机器人等领域有广泛的应用。要注意权衡长期收益和短期收益，以及策略网络的收敛情况。
💡智能体动作序列生成注意事项
建议使用稳定的库，如steam bassline和AI，来保证运行效果。
对于分布式计算，建议使用AI库。
使用self play机制进行训练的应用领域，如机器人和自动驾驶。
最后，在模拟环境时需要考虑各种因素，如水流速度、湍流等。
🌾AI行业和机器学习在智慧农业中的应用
明白对算法和工程的理解以及基础扎实的重要性。
并且提到了机器学习是一个工具，可以应用于农业领域的问题解决，如分类、预测产量等。
📑推荐系统基础知识发展历程
推荐系统是人工智能领域中一个非常有前景和发展空间的研究方向。基础知识在推荐系统的发展过程中扮演着至关重要的角色。从最早的协同过滤方法到现在的深度学习网络模型如DN（Deep Neural Network）和BT（Boltzmann Machine），我们可以看到推荐系统技术的飞速进步。
首先，对于初学者来说，打好基础非常重要。了解推荐系统的基本原理和不同方法的优缺点是必不可少的。协同过滤是推荐系统最早也是最经典的方法之一，它以用户行为数据为基础，但存在数据稀疏性和冷启动问题。而基于内容的推荐方法则考虑了物品的特征信息，但容易受到特征表示的限制。
在掌握基础知识之后，要紧跟推荐系统领域的前沿研究。近年来，深度学习方法在推荐系统中取得了很大的突破。掌握深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等，能够灵活运用各种网络结构如CNN、RNN、Transformer等，将有助于提高推荐系统的性能和效果。
在AI行业中，推荐系统是一个热门领域，但也并非唯一选择。计算机视觉、自然语言处理等领域同样充满机会。不同领域的工作需要具备不同的技能和知识，因此根据个人兴趣和能力选择合适的方向是很重要的。
如果想在学术界发表第一篇paper，首先要选择一个有价值的研究问题，并对当前领域的相关工作进行深入了解。可以从大量的文献综述入手，掌握当前研究的最新进展。然后，根据自己的研究思路和创新点进行实验和验证，并撰写研究论文。建议多与导师和同学进行讨论和交流，不断优化自己的研究思路和实验设计。
最后，除了理论知识外，编程能力也是非常重要的。推荐系统的实现通常需要编写大量的代码。熟悉常用的编程语言如Python、Java等，并掌握相关的机器学习和深度学习框架，能够快速搭建和调试模型，对于提高工作效率和解决实际问题至关重要。
总之，推荐系统是一个充满挑战和机遇的领域。通过掌握扎实的基础知识、紧跟前沿研究、选择合适的职业发展方向，并提升编程能力和深度学习框架的熟练程度，将有助于在推荐系统领域取得成功。
同时，强调了编程能力和深度学习框架的熟练程度的重要性。需要注意的是，研究AI需要基础扎实、勤于学习和与他人合作。
📚阅读相关论文和找工作
当已经掌握一定的基础知识后，可以开始阅读相关论文。
首先要看综述，了解该领域的应用和方向，选择自己感兴趣的子方向进行深入研究。除了阅读论文外，还可以使用文献检索工具来搜索相关论文。
此外，水文章也是一种替代工综合功能的方法，但要注意水平不要过分。
现在的实习名额变少。
📈实习生就业现状和要求
目前公司裁员，实习生找不到工作，实习生要求高，招聘名额有限。
找实习需要基础扎实、接触前沿技术、有代表作品，学校背景不是最重要的。
投简历要有论文，最好与岗位契合。
找实习要多投，提前做准备。可以先从小公司开始，积累项目经验后再投大公司。与导师商量和平衡，可以在实习期间给导师写工作汇报。
投简历要有加分项，但不是必须的。面试和投简历也要有运气。可以考虑找内推机会，优先找内推而不是官网投递。
就业现状：
- 高需求：随着人工智能技术的快速发展，AI工程师实习生的需求量不断增加。各行各业都在积极应用人工智能技术，因此需要具备相关技能的实习生。
- 市场竞争激烈：AI工程师实习生的岗位竞争相对激烈。虽然需求大，但也面临来自全球范围内的竞争，因此需要不断提升自己的技能和实践经验。
要求：
- 扎实的技术基础：作为AI工程师实习生，需要具备良好的数学、统计学和编程基础。对于算法、机器学习和深度学习等相关领域有一定的了解和掌握。
- 编程能力：熟练掌握至少一种编程语言（如Python、Java等）以及相关的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），能够进行模型开发和实验设计。
- 学习能力和创新思维：AI领域更新迭代快，需要具备快速学习新知识和技术的能力，同时能够提出创新思路和解决问题的能力。
- 实践经验：有相关项目经验或参与过开源项目、比赛等将是加分项。可以通过自己的实践项目来展示自己的能力和热情。
除了以上要求，个人的综合素质也很重要，包括沟通能力、团队合作精神、解决问题的能力等。此外，要有持续学习和自我提升的意识，关注业界最新动态，不断提高自己的专业水平。
对于就业，可以选择应聘互联网公司、科技企业、研究机构等，参与人工智能项目的开发、研究和实践。此外，也可以自主积累经验，进行学术研究，并通过发表论文等方式扩大影响力。建议多关注招聘信息、参加相关活动和交流会议，与行业内的专业人士建立联系，增加就业机会。
总之，AI工程师实习生的就业前景广阔，但也需要具备扎实的技术基础、良好的编程能力和实践经验，并能够不断学习和创新。通过不断提升自己的专业素质和综合能力，可以在人工智能领域中获得更多的机会和成就。
1️⃣ 谨慎选择： 人工智能是门槛较高的领域，本科阶段选择人工智能专业的就业难度相对较大。若非毕业于985/211工程院校或国外顶尖大学，可能在竞争中显得力不从心。建议本科阶段可以选择计算机专业或数学专业，这样即便未来在人工智能领域就业困难，也能在其他行业找到机会。当然，若是在计算机科学领域特别出色的名校，或许可以考虑直接选择人工智能专业。对于有意深入研究人工智能的同学，研究生阶段再考虑选择人工智能专业会更合适。
2️⃣ 就业门槛： 人工智能领域的专业就业门槛通常从硕士开始，当前大多数岗位对于学历要求是博士。不打算考研并有读博意向的同学需要慎重考虑。
3️⃣ 就业前景： 尽管人工智能领域发展迅猛，但市场依然对人才需求旺盛，形成了供需不匹配的状况。尤其是在人工智能基础岗位方面，供给逐步增加，人才市场也在扩张。可以预见，人工智能行业前景广阔，供不应求。随着平台和算法框架的成熟，进入人工智能行业的门槛逐渐降低，这将使得人才市场更加火爆。然而，没有名校背景或实际经验，可能会面临一定挑战。因此，想要增加竞争力和适应性的同学，现在就应该开始学习和了解相关知识。
🎯康曼学习法和反馈的重要性
康曼学习法的核心是能够将不懂的知识教会别人，这是真正的理解和学习的意义。
在交流中，能够表达出来才算是真正学会了。还提到了反馈的重要性，通过反馈可以改善数据，得到更全面的问题和建议。
最后，可以通过分享读书心得或录制视频来学习。