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理工科学生应该如何怀抱未来的AI大潮？
2023-08-17 阅读 120
先打牢数学（线性代数、概率统计、优化）和编程（Python、数据结构、工程化）基础，理解机器学习和深度学习原理，熟练使用主流框架（如PyTorch/TensorFlow）与数据处理工具。通过做项目、参加实习或贡献开源把理论变成可复现的工程能力，同时培养行业领域知识和产品思维。保持读论文与持续学习的习惯，关注数据伦理与模型安全，提升跨学科沟通能力，这样既能跟上浪潮又能创造价值。
更新于 2025年12月24日
