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无论你是学校的研究生，还是毕业工作几年的职场精英，当你要开始研究（或者学习）人工智能的时候，肯定都面临一样的情况：书籍很多，资料很多，公开课很多，网络文章很多，究竟该怎么样开始呢？
其实，每个人都有自己开始的方法，有人k书，有人直接写代码，有人看文章，所以关键不是如何开始，而是要养成一套行之有效的研究学习习惯。
下面介绍几个行之有效的方法。
一 看论文
有人建议研究生的第一年都应该只看论文，这种说法比较极端，但是看论文应该是一个专业研究人员应该具备的习惯和能力。对于新手，找一篇研究综述一览全貌，肯定是好的。
二 动手
动手写一些不太难的问题的解决方案代码，在这个过程中你会发现自己的理解有偏差，然后修正自己。
三 延伸论文提到的实验**
一些好论文的实验，往往有启发性，试着去重复，或者看看是不是有别的论文里没有提到的方法。
四 与不同研究领域的人多交流（重要）
与不同研究领域的人多交流，然后试着能不能用计算机的术语把对方的问题描述出来，也许你就找到了新的突破点。
笔记：如何做人工智能研究
五 写笔记（重要）
每天写日记，把自己的想法记录下来，记录的过程中你会发现：（1）进一步完善了想法；（2）发现想法不成立的地方。无论哪一种，都是收获。在我不知道接下来要做什么的时候，我经常会尽可能详细地把自己模糊的想法写下来；如果在写下这个想法的过程中，觉得它并不合适，那么写下排除该想法的理由（而不是完全废除这个想法并不再衡量自己的进展）。
六 量化（重要）
不要指望每天通过头脑风暴来找到突破点，把想法事情写成一步步的可量化的目标吧。如果实在没有想法，就看看论文或者资料，至少比一整天在那空想好。
