物理专业自学计算机应该学些什么?
每个人站的角度不同,现在的答案基本都是从图形学的角度建议,我换个角度。
从研究生计算机科学做研究的角度来讲,我认为本科最适合的专业首先是物理,其次是数学,再次才是计算机。数学学的太抽象,抽象层次太高,研究现实问题的人往往处在鄙视链的底端。计算机学的太底层,对于概率论、随机过程、线性代数等学科学的太少,不了解建模分析的那套方法论。而物理学一方面的数学知识足够多,另外一方面主要研究的方法也是对这个世界建模,然后进行观测,这与前沿的机器学习领域做的事情几乎是一样的。至于会不会写代码,其实科研里面要写的代码不多,主要都是在推公式,研究如何设计模型使得其拥有很多良好的性质。代码很多时候写写matlab就可以了。
所以恭喜你,如果你想转行做CS的科研,你有很大的优势。事实上,很多CS领域的大神都是学物理的,比如华人图灵奖得主姚期智,CMU Machine Learning领域大神Alex Smola。
如果你真的励志做CS相关的研究的话,物理PhD的选择最好到CS极好的学校,比如UCB, CMU, MIT, Stanford,一般这些学校都可以辅修Machine Learning的Master, 多修CS相关的课程,都是很好的选择。Coursera上的Machine Learning课程都很入门,如果想进阶,你可以看看CMU 10701(Machine Learning), 10702(Statistical Machine Learning), 10708(Probabilitic Graphic Model) 课程的课件、视频、相关阅读和作业,基本都不需要写代码,主要是数学证明、建模和分析。
当然,如果你想做应用而不是做理论什么的,当我以上没说。
继续阅读
全部内容为什么越来越多的家长开始用 ChatGPT 来辅导孩子学习?作为家长,你会用 AI 工具辅导孩子吗?
想象一下——深夜十一点,你正在客厅昏昏欲睡,孩子房里却传来焦躁的求救声:“妈,最后一题我看不懂,这篇作文我不会写!”此刻你要么咬牙继续熬夜辅导,要么只能苦笑着说:“要不明天找老师问吧。”但现在越来越多的家长发现有一个替代方案:打开 ChatGPT,一键获取解题思路或写作提纲,彷佛多了一个 24 小时随叫随到的“私人家教...
自学人工智能,究竟是该挨着学习,打地基式,还是说根据需要所学,不断由一个点扩展到面?
我并不认为有完美的学习方式,也不认为任何极端的方式是合理的。但是如果说要是如何更有效率,我更喜欢实践带动理论的方式。 传统的教育理念告诉我们要"读万卷书",打好基础再实践。但在我文章《好学生学不会 THE UNTEACHABLE STUDENT》中提到: "对大多数人来说,他们上一次真正学到东西已经是很久以前的事了。人...
教育部部署加强中小学人工智能教育,会有哪些影响?
在硅谷从事机器学习相关的工作,也一直在思考AI教育的问题。我觉得这次教育部的部署非常及时且有意义,但关键是要想清楚AI教育的本质。 在《AI时代的学习范式重构》中我曾提到 "在AI时代,我们正经历一个根本性的范式转变:从Knowledge-Based Paradigm转向Problem-Identification P...
