共计 1530 个字符，预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。
转自 Datawhale，图文 | 蜉蝣
一、我是小白，怎么开始修炼之路？
1. 如何开始学习 AI 知识
有目标的学习，从项目，从试验场景中找解决问题的方法，以实现某个问题为导向去学习。
2. 如何入门
Just Do it！
找到自己的目标
- 我想做 pm，就从 excel 入手，学一些 python 数据统计知识，积累一些数据统计技能。
- 我想做数据分析师、大数据工程师，在学 python 数据分析的基础上，了解数据库，数理统计的知识，学习一些项目套路及简单的模型，掌握工具。
- 我想做算法工程师，学习模型的原理，学习数据知识，自己敲代码，做工具去预测。
3. 找到目标后如何学习
- 不停去尝试，找到自己的兴趣点，坚持去做。模型都是有套路的，目标函数、损失函数、超参数…及时总结，多分享。
- 有目标的尝试不同的模型，eg：NLP，先去学 embedding，Word2vec，找一个数据集，尝试用 CNN、RNN，Bert 训练，比较实验结果。
- 遇到难题，要带着问题去网上寻找答案，去找一些大牛的经验分享。不要放弃！
- 学习的时候，以任务为导向。不要为了推公式去推公式。读别人的代码，也要多问几个为什么，遇到问题就去网上找答案。
- 欢迎关注 Datawhale 公众号及张怡微博 CodeWithZhangYi，前人的总结一定不能错过提升自己的最好模板！
4. 如何看论文
- 网上一定有很好的论文，要抓住潮流，先参考论文解读，在自己细看论文及参考文献。
- 专业术语 -> 推网络结构、公式 -> github 拉相应项目，看代码，改代码 -> 套自己的数据，自己的场景，应用潮流结构。
- 看不懂潮流论文，可能需要补知识点了~ 还是有目的，有导向的去查应该看的论文。
- 经典论文不代表都要细致看，要抓住论文中的知识点。由知识点扩展到面，做好总结。
5. 应该先看教程还是先走项目
最好是项目为主，Just Do it！手边要备一本工具书做教材（先看目录哦~）。根据任务去解决问题，在解决问题的过程中学习，并用教材做知识的填充和整理。
6. 怎么找项目
kaggle，各大厂（BAT 等）的比赛。门槛低，找到自己的兴趣点，Just Do it！
另：比赛不要找“猪队友”哦，要找能共同进步的朋友，哦，对了，比赛过程中别忘了增进感情，你们会成为真正志同道合的朋友的！
7.AI 学历要求
真正的门槛是硕士的能力！是独自分析问题，解决问题的能力，是读论文、推公式、搞理论、敲代码的能力！
总结
重中之重，开始尝试吧！别一直停下思考，找一个方向，先去做，Just do it！
二、校招、实习经验
1. 校招如何准备
- 一定要提前准备（半年期）
- 去大厂官网搜集招聘信息、招聘要求
- 丰富简历（自己去准备一些实习、比赛经验）
- 提前半年敲代码（简历中可体现的代码能力，包括解决过什么问题，实现过什么模型）
- 多了解校招知识，校招比社招还是容易的！
2. 实习
- 确定方向，了解常用岗位的工作内容。
- 可以尝试不同方向，找适合自己的岗位；但如果有做 AI 工程师想法的话，尽量不要投行政、运营等。
- 实习，经济压力略大，尽量坚持一下。痛苦是一时的，成长是一辈子的！
- 实习最重要的是学习！！！技术岗要踏实去敲代码，尝试感兴趣的工作方向！抓住一切学习的机会。
3. 简历
- 准备哪些内容：大厂招聘需求，多逛招聘网站（需要的技能，对应的能力、待遇）
- 面试遇到难题：从面试官那获取知识，如需要 C，寻问项目应用的点及如何用，何时用
- 平时有意识的准备一些简历可写的提亮点
4. 面试
- 学会挑选面试机会（找适合自己的，不要浪费自己的时间）
- 提前调查
- 面后做总结，不要一个坑跌两次
总结
不要想太多，去做！边学边总结边分享！递进式学习。多听自己内心的声音，不要太在意别人的看法。不要太 push 自己，找到学习的乐趣，乐在其中~
三、完整分享
本次直播留存了录播，可以反复收听学习：
http://weike.fm/n5YYj
正文完
