新通學長分享 在香港浸會大學讀人工智能分析碩士 都學些什么?

Mingyuan學長

香港浸會大學

大家好，我是Mingyuan學長，22年來到香港浸會大學學習Data Analysis Artificial Intelligence(數據分析和人工智能)。

開學了，各位學弟學妹還適應嗎?作為學長，今天想和大家分享一下我在港浸會的學習心得，希望可以幫助你在新學期打好基礎!

不過，還是先來點輕松愉快的吧，從我的香港生活開始~

海邊的同學可能見怪不怪，但是身為內陸人、北方人，從小到大沒見過也更沒體驗過臺風是什么!

當然，作為攝影愛好者，作為菜鳥法師，美美的落日余暉是必不可少的!夜景也是必不可少的!

晚霞和夜景，當然也少不了美麗的維港!

相信大家都會喜歡聽歌或看表演，那么，在HK的街頭，地鐵站，校園等等等等，都會有時不時的小驚喜哦!

跨年夜，絕不可錯過維港美麗的煙花秀燈光秀和音樂秀～Happy New Year~

大概在每年的6月，維港會有大黃鴨小黃鴨現身哦～

在香港的大街小巷，你還有機會遇到拍攝影片取景之類的小驚喜，還可以追星哦~

香港的汽車文化很濃厚，因為對于改裝進口比較寬松，所以總能在大街上看到很帥很懷舊的改裝車，時常有一種聽著一路向北開著86的感覺!身臨其境一般!

最 后，和大家講講租房吧!

HKBU地處HK的九龍?zhí)?，離CityU最近，如果不坐地鐵通勤的話，可以租在Kowloon Tong附近，是老香港九龍的富人區(qū)，環(huán)境也比較清靜。

Resident有很多的選擇，例如太子，或遠一些的鉆石山等等，這些地方會有環(huán)境優(yōu)美的公寓，以及相對寬闊的空間，這一點區(qū)別于HK老城區(qū)/老地區(qū)。

專業(yè)學習

01 專業(yè)介紹

我所就讀的人工智能數據分析專業(yè)是研究利用人工智能技術來處理和分析大數據的學科，涉及數據收集、清洗、建模和預測等方面。

香港的人工智能數據分析課程提供了全面的理論和實踐培訓，包括機器學習、數據挖掘、深度學習和統(tǒng)計分析等內容，且授課形式十分的creative且global。

大家會學習如何運用人工智能技術解決實際問題，并通過實際項目和實習經驗來提升自身的技能和能力。

劃重點!!!一定要掌握好計算機基礎知識，數學知識以及統(tǒng)計學知識，例如常見的矩陣，張量，濾波filter，分布(Normal, Guassian , etc.)。

02 重要課程介紹

機器學習(Machine Learning)是一門研究如何通過計算機算法從數據中自動學習和改進的學科。在碩士課程中，機器學習通常是計算機科學、數據科學、人工智能等相關專業(yè)的核心課程之一。

在機器學習課程中，大家將學習各種機器學習算法和技術，以及它們在實際問題中的應用。課程內容通常包括以下方面：

監(jiān)督學習(supervised learning)

介紹監(jiān)督學習的基本概念和算法，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機等。學生將學習如何從帶有標簽的訓練數據中建立模型，并用于預測新的未知數據。

無監(jiān)督學習(unsupervised learning)

介紹無監(jiān)督學習的基本概念和算法，如聚類、降維、關聯(lián)規(guī)則等。學生將學習如何從未標記的數據中發(fā)現模式和結構，以及如何利用這些信息進行數據分析和決策。

深度學習

介紹深度神經網絡的基本原理和應用。學生將學習如何設計和訓練深度神經網絡，以解決復雜的模式識別和預測任務。學會看各種tutorial，例如基于python的深度學習庫PyTorch將會很常用。

模型評估與選擇

介紹如何評估和比較不同機器學習模型的性能。學生將學習交叉驗證、ROC曲線、混淆矩陣等評估指標和方法。

實踐項目

通常，機器學習課程還包括一個實踐項目，讓學生應用所學的知識和技術解決實際問題。學生將需要選擇合適的數據集、設計合適的模型，并進行實驗和分析。

通過機器學習課程的學習，大家將獲得對機器學習理論和實踐的全面了解，并具備運用機器學習算法解決實際問題的能力。

這對于從事數據科學、人工智能、智能系統(tǒng)等領域的工作和研究都非常有價值。

03 專業(yè)學習建議

作為工科學科及熱門學科，其實時間就是一個很大的成本，隨著科技的發(fā)展越來越多的崗位其實是供大于求的，尤其是普通的開發(fā)崗，那么，來這邊是個很好的選擇，變相地節(jié)約了時間。

如果想要接觸research相關，那么大家一定要今早的聯(lián)系老師，進入到lab中，加入到大佬們的組中項目中去多多學習。一些suggestion：

多學習數學和統(tǒng)計學知識

人工智能數據分析涉及大量的數學和統(tǒng)計學概念，如線性代數、概率論和回歸分析等。建議加強這些基礎知識的學習，以便更好地理解和應用在數據分析中。

實踐項目和實習經驗

除了課堂學習，參與實際項目和實習能夠提供寶貴的實踐經驗。通過實際應用人工智能技術解決問題，可以提升自己的技能和能力，并且在就業(yè)市場上更具競爭力。

深入了解相關工具和技術

掌握一些常用的數據分析工具和編程語言，如Python、R和SQL等。這些工具和技術在人工智能數據分析領域中非常常見，熟練掌握它們可以提高工作效率和數據分析能力。

不斷學習和跟進最 新發(fā)展

人工智能數據分析領域發(fā)展迅速，新的技術和算法不斷涌現。保持學習的態(tài)度，關注最 新的研究和進展，不斷更新自己的知識和技能，以跟上行業(yè)的發(fā)展趨勢。

建立合作和交流的網絡

與同行和專業(yè)人士建立聯(lián)系，參加學術會議、研討會和社區(qū)活動，擴展自己的人脈。與他人的合作和交流可以帶來新的思路和機會，同時也有助于個人的職業(yè)發(fā)展。

04 HK學習小tips

多參與課外活動

在港校，參與課外活動是展示個人綜合素質和領導能力的好機會。

參加學生社團、志愿者活動或學術團隊，可以豐富個人經歷，展示自己的多面能力。

建立良好的人際關系

與同學、教授和行業(yè)專業(yè)人士建立良好的人際關系是非常重要的。這些關系可能為你提供實習、研究合作或就業(yè)機會，并且能夠擴大你的人脈圈。

積極參與研究項目

港校通常有豐富的研究項目和實驗室，積極參與其中可以提升自己的研究能力和學術水平。這也是與導師建立聯(lián)系和獲得推薦信的好機會。

與此同時，HK也會有很多的Seminar，作為PhD是必須要參加并交report，作為學生我們可以加入他們的Live or Zoom 去了解SOTA Tech. 及結交新的大佬!

關注行業(yè)動態(tài)

及時了解所在專業(yè)領域的最 新動態(tài)和趨勢，保持對行業(yè)的關注。這將有助于你在畢業(yè)后更好地適應就業(yè)市場，并提前做好職業(yè)規(guī)劃。

祝大家學業(yè)順利!歡迎來港～

以上就是學長為我們帶來的分享。如果你還有什么想要進一步了解的，那就快來加入新通香港學子交流群，Mingyuan學長以及其他學長學姐，還有和你一樣的23fall新生小伙伴都在群里等你交流討論喲