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“想做科研,却一次次碰壁”走出瓶颈期,这下我真的悟了!

“想做科研,却一次次碰壁”走出瓶颈期,这下我真的悟了!

教育

※ 本文系指南者留学学员原创,转载请联系授权


学员背景

Z同学

211院校 自动化

打算申请EE、人工智能方向海外研究生

参与项目

指南者人工智能科研论文指导


背景与契机

我是南航自动化中外合办的学生。因为早早确定了将来要出国的这个规划,所以我从大一开始就有意识地去了解出国需要的软背景需要怎么准备。

在校期间,我对学校的竞赛和项目参与度很高,在参与指南者的人工智能科研论文指导之前几乎完全是自学自动化相关的控制、电子、电力、仪器、探测以及制导方向的项目入门知识。再加上,做竞赛和项目的动手实践可以很大程度地呼应课内学习的东西。所以不夸张地说,没有实践过的课本知识,学没学过对我没有太大的区别,所以我在参与科研项目这件事上是非常积极的。

在这个过程中,我发现了自己的瓶颈:

01.时间

在时间上,由于数学基础差,我本应该花更多的时间去消化学习,但是中外合办的课程量非常大,以至于在大一、大二学期中的课余时间少得可怜,是不足够完成额外的实践学习的。而且我的空余时间和老师、同学常常不能对上,导致在竞赛或者项目中与老师、同学的交流也受到影响,这就使我们之间本就不便的交流雪上加霜。

02.学习进度

在学习进度上,往往参与项目所用到的专业知识是我还没学到的,这就涉及大量的自学工作。但这个和准备考试不一样,相对于搞懂原理,会做题要片面很多。建立专业的知识体系本来就是大学四年应该做的事情,但在没有老师干预下盲目自学很可能会四处碰壁。往往我们在学习一个新项目的背景知识时,一旦涉及到未来要学的体系化知识内容,进度就可能会卡在一个学习阶段很久很久。因为大家首先是学不懂,其次是不知道需要理解到什么程度才能用,往往是云里雾里地开始,实践了一段时间发现自己的理解不对,又要从头开始,试错成本是很高的。

03.课题选择

在课题选择上,学校的项目参与办法主要是参加“大创”以及“互联网+”等。一般来说,课题主要是由导师的方向来决定的,导师会分出自己课题底下简单且具有实操价值的项目给我们。但这种课题选择方式的不足,一方面在于认识导师的主要途径是上课,机会相对比较少;另一方面导师分配课题的方式就使得我们很难完全去做自己想学的东西。

所以我从大一意识到这些瓶颈的时候就开始留意背提项目了。一直到大三的寒假,我把我已有的背景捋了捋,发现我广而不精。简单说就是学了,但主打一个入门。除此之外,我整理了指南者留学APP上我的主申项目的所有相关简历,研究了一下他们是怎么体现和建立广度以及深度的,由此意外地发现做人工智能应用的学生很多。这让我有点心动,因为我知道人工智能肯定与工业社会未来的发展息息相关,只是我没有过偏CS的项目基础,所以一直没敢尝试。

比较巧的是,我的顾问老师给我推荐的这个项目老师刚好是我主申学校的老师,同时项目方向也刚好与人工智能相关。此外,相较于我之前了解过的背提项目,这个是独作的,内容更个性化的同时,自我调整的空间也更大一点,另外也比较透明。我在开始前跟顾问老师确认了很多信息,包括老师的背景、从主申学校的角度看这个项目对我简历的作用以及推荐信的给法等等。

就这样,我开始了这段“蓄谋已久”的背提。

理论培训

首先,助教老师给我进行了为期两到三周左右的基础知识教学。这个课程是出乎意料的好用,我一边学习了python和建模原理,另一边直接用在了当时正在参加的美赛校赛上。从原本的只会考试到能熟练运用python建模,我只花了这三周的时间。这个课程系统地讲解了人工智能应用需要的编程知识,非常有针对性,学了之后作业里马上就会用到,很有获得感。

确定研究方向

我的研究项目是关于人工智能在智能车辆中的应用,教授会根据我在论文阅读中的兴趣点,与我一起确定具体的研究方向。在这个过程中,教授指导我开始阅读相关领域的经典与前沿论文。
教授给我了6篇文章用以了解这个领域目前的研究进展以及未来的改进方向,大大减少了我去搜集文献泛读的时间。通过精读这六篇文章,我对这个项目背景知识的了解达成了从0到1的转变。
之后教授给了我两个方向,并给我一周的时间去了解和探索,然后确定题目。

项目推进

其实整个过程我只是需要实现一个神经网络分类器,但是在具体实操的过程中,问题确是层出不穷。
首先是环境搭不出来,然后是数据量太大了代码跑不出来,再然后代码是跑出来了但是很明显结果不对,最后是结果对了但是读取不出来。此外还涉及到创新点的问题,首先是改结构参数时,发现在已有建筑上这些参数已经是最好的了,然后尝试单个图像增强时,试了几个以后发现加多了运行会崩溃,但加少了区别就不是很大。
这些问题我都挨个问了我的助教老师,从路径错误、参数改进、在服务器上搭建环境、再到读取最后的结果,事无巨细老师都会及时回答。遇到数据量太大的问题,老师先是帮我改了一下代码,把数据量先缩减到100,然后试跑出结果,再然后扩大到全部数据,调整哪些网络架构等等。
一般我会自己先花很长时间去摸索怎么处理相应的错误。一个问题最长2天,捣鼓不出来了我就去问助教老师,之后很快就能得到解答方案,相比于我之前来说真的效率提高了不少。

论文写作

写论文是比较需要耐心的,从搭建文章框架到补全内容大概需要3-5天,因为绘图还是一个比较花时间的过程。此外,论文后期投稿以后跟助教老师来回修改这篇文章是个战线很长的过程。因为自己是第一次写会议论文,不知道查重的规则,也不知道怎么复制格式,更不知道图片格式,甚至连排版都是问题,花在修改上的时间远远超出我的预期,主打一个水磨功夫。但是经过这次锻炼,学校的小论文我可以很快地写好,主打一个干脆。
一句话总结就是,这个科研过程最高效地磨砺了我吸收文献、处理代码、尝试把idea实现、科研写作以及做学术汇报的能力,恰如预期地成为我简历里浓墨重彩的一笔。
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