2

还未入职，这位将来的博导为学生规划了一条高效学习之路

 2 years ago
source link: https://www.51cto.com/article/721088.html
Go to the source link to view the article. You can view the picture content, updated content and better typesetting reading experience. If the link is broken, please click the button below to view the snapshot at that time.
neoserver,ios ssh client

还未入职，这位将来的博导为学生规划了一条高效学习之路

作者：机器之心编译 2022-10-21 17:23:25
学无止境，但合理规划学习和研究将助力你提高博士生涯的学习成效。

考博不易，顺利且高效地读下来更不易。在这段求学生涯中，找到一条属于自己的高效学习之路显得尤为重要。

如何做呢？2023 年秋季将在纽约大学工学院（NYU Tandon）担任助理教授的 Eugene Vinitsky 畅想了他将如何为自己的博士生规划高效的学习之路。

本文虽然面向多智能体强化学习（MARL）领域的研究者，但除了一些期望获得的特殊技能，提到的这些做法基本是通用的。

图片
来源：https://twitter.com/EugeneVinitsky/status/1579248319280254977

成功的研究生涯第一年或第二年是什么样的？这很难说。本文可以帮大家制定一个学习标准，这样你就不至于苛求自己，也不必为实现一些不切实际的期望而倍感压力。同时能意识到，学习这些内容确实需要付出相当的时间和精力，不要对自己太过放松。

如果你在努力达成这些目标，我们正好可以探讨一下，看看你理解掌握的程度如何，存在什么问题，以便找到帮助你的办法！作者希望这些期待对你有所助益，能帮你实现目标，而非给你带来压力。

一年级学生的主要任务是上课，可以设定以下基本目标。如果你能轻松达成甚至超越这些目标，你应该高兴自豪，但假如没能超出预期，也不要有太大压力。

时间规划

每周要有 15-20 小时用于研究。然而，你未必能一直保持紧张高效的学习状态，所以如果你多花费了一些时间，例如浏览代码库或者搞清楚如何在集群上运行代码，也不要苛责自己。这同样是一种收获！这是我们的内在期望。我并不是在给你上紧发条，而是希望你在研究生期间能学会自我激励、自主学习。

学习

学习以课业为主，但要明白，课业只能让你基本理解所学内容。开始对课程内容只是粗浅理解，但随着不断探索掌握其中要义，你会有更深刻明晰的见解，学会区分这两者很重要；知识的随需随查和内化可用，二者之间也有很大区别。就实际成果来说，我认为一年级结束时你如果能达到以下几点，就是很不错的状态：

  • 充分熟悉你选择的机器学习库（最好是 PyTorch 或 JAX）。如果你熟悉如何编写 PyTorch 代码，其它的掌握起来也不难，这些库基本大同小异；
  • 顺利适应与你研究相关的模拟环境；
  • 熟练进行集群实验；
  • 深入理解 Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto 的相关课题，前期学习优化课程和控制课程；
  • 大量阅读我推荐阅读清单上的论文，它们可以说是根据你的兴趣定制的。

最后，找到你喜欢的系列研讨会并认真参加，会给你带来以下益处：

  • 结识新朋友，了解他们的研究动向；
  • 从对某个课题一无所知到对其结构有所了解直到完全掌握，这个过程会带给你极大的成就感。注意：如果像大多数人一样，你不清楚研讨会前几个月的内容（研讨会通常面向熟悉特定研究领域的学生，因而会跳过一些入门信息），也不必气馁。但如果你上了三个月左右的研讨会还一无所获，告诉我，我们一起分析原因是什么；

能从中获取一些研究信息，或许对你将来的研究方向有所启发。

论文发表

一年级学生需要写一篇论文，一起列出大纲共同构思设计；主题可能和你兴趣或实验研究内容相关。论文第一作者可能是其他人，你初步涉足，只是提供一些帮助。我很乐意带领你设计这篇论文，但更期待你的思路，希望你能通过自己的努力和洞察拿出令人满意的成果。

注意：研究生容易陷入一个误区，认为前期只要专注于自己的课业就行了，只有达到某种预期水平才能投身研究。但并非如此，研究本身就是一种技能，只有在实践中积极探索，才能不断提高。

奖学金

一年级应该可以申请两到三项奖学金，我们可以具体讨论申请哪些。拿到一项奖学金，你就可以相对自由地追求自己的兴趣，不必担忧资金状况。这些奖学金能让你的博士研究生生活更加轻松愉快。

研究笔记

要有一个全面细致的研究笔记，可以参考一下我在《实现高成效研究的个人准则》（Personal Rules of Productive Research ）中的建议。建议不一定都对你有帮助，但我希望你试试看！我从心底认为不书写记录就无法深入思考；你也许不同意我的观点，但真的可以试一下。还望你们告知我哪些对你有所帮助，哪些可能没什么用。

链接：​​http://eugenevinitsky.github.io/posts/personal_rules_of_productive_research.html​​

会议

我们一般情况每周开会，忙的时候可能每两周开一次。同时我没法凭空知晓你的想法，那么我坐着和你一起阅读你的研究笔记也就不会特别高效。所以，如果你能针对研究做一个内容提要就很好，可以是会议前一天给我分享 LaTex 文档，也可以是一个非正式的演示文稿，谈谈你目前的研究进展。这样我们就可以逐步改进继而得出完善的研究概要。

问题清单

你可以规划一下，列出你愿意用两到三年时间着力解决的问题，而且要时常改进。

奖学金

如果你此时已经拿到奖学金，那就太棒了。如果没有，就再次申请！

学习

此时你应该对所选语言（可能是 Python）驾轻就熟了。如果同时在研究硬件方面的内容，那么也应熟悉 C++ 或其他能实时运行的软件。

你应该在具体的学科领域学习一些高级课程，巩固你可能缺漏的知识点。这个阶段我就不应该继续提一般性看法了，而要提供一些有针对性的具体建议。不过我们还应就此探讨一下！

论文

正常情况下我们在第一年就会完成一篇论文。所以在此阶段，你对项目可能会有很多想法，这时我们需要共同打造一个项目，融合你我兴趣，但以你为主。合理的预期是今后一年至少写一篇论文，或者根据你的具体情况完成两篇。

这一阶段就轮到你确定自己的研究方向了！目前你应该清楚接下来要专注于什么课题。你应该有完善的工具箱可以充分利用！此刻要确定研究方向的是你，而不是我。此时唯一的期望就是：

  • 设定一个清晰的阶段目标，明确两三年内要解决什么问题。现阶段你对此应该已有深入思考，因为中途改变目标会很难办。但这种情况也不无可能，所以如果发现陷于困局或者你不愿意继续研究当前的问题或课题了，也不要过分紧张；如果你已经全面深入地考虑过此类情况，那就会好很多；
  • 此时（或更早）是参与组织研讨会的大好时机，可以借此机会把自己介绍给所在领域的大咖和志同道合的同学等。这也是我在博士期间做的最有用的事情之一；
  • 学习：这里可能又有一个误区，就是一心沉迷于论文写作，置学习于不顾，如果是这样，你将永远困于仅掌握的单一技能。《关于机器学习研究的个人指南》（An Opinionated Guide on ML Research） 和《高效研究原则》（Principles of Effective Research） 中有一些很好的建议。
责任编辑：张燕妮 来源： 机器之心

report

Recommend

About Joyk


Aggregate valuable and interesting links.
Joyk means Joy of geeK