大家好啊！假期有没有好好看学姐的文章？！一定看了对不对！学姐的粉丝是最勤奋的。
学姐上周介绍了一位从物流转专业到机械工程中智能机器人专业的同学，他的经历想必部分同学感同身受，他越挫越勇的学习精神也鼓励到了很多人。毕竟学习一个新的东西肯定不会很容易。
今天学姐给大家讲一讲另外一位从会计专业跨专业考研到人工智能专业同学的故事！这位同学分享了不少学习方法，看看有咩有你能用的上的！
故事目录：
决定跨专业
先进来找感觉
踩过的坑
转专业建业
01 决定跨专业在本科的时候就开始自己学习python基础，那个时候还报了个班学习。打了几次人工智能相关的比赛，觉得自己可以了就去面试算法岗位。
面试的不是纯算法的，是金融算法的，但是还是发现自己基础上还是跟那些纯算法毕业的那些还是有很大的差别，有比较大欠缺，导致面试的时候发挥的不是很好。
整理了一下自己的知识储备，觉得还是能够继续去努力去学习补一补这方面的专业知识，就想到了考人工智能专业的研究生。
然后，还去问了在打比赛的时候遇到了人工智能专业研究生在读的同学，找到了这位同学的导师，问了问到底适不适合读这个专业方向。得到了老师的肯定之后才开始着手准备的。
学姐说：
这位同学他不是盲目的决定跨专业的，而是在准备跨专业之前已经学习了很多相关的知识，比如学python啊~比如打比赛啊这些的。而且也去实践（面试了）看到了自己的不足点，对应的去选择了考研继续学习。所以说大家也要三思而后行。
02 进入这个行业找感觉决定了考研之后，就开始对算法方面的基础知识进行了学习。
先报了个算法方面基础知识的班，然后又报了打比赛的班。
跟着大佬们组队打了几场比赛，算积攒一些项目经验，同时也是培养了对这个专业的兴趣，这样的话会感觉不是那么吃力。
一边看课程，一边打比赛，打了几场比赛之后，开始专心的备考研究生考试。
学姐说：
学姐见过很多跨专业考研之后，写论文的时候，或者是自己的科研项目需要用到相关技能的时候才会找资料学习。第一次遇到在考研究生之前，都已经做了清晰的规划，先进入一下这个行业，找感觉。这种做法是对自己非常负责的。
03 踩过的坑刚开始接触深度学习的时候，觉得模型很厉害，每次去做比赛的时候，都想着去堆模型加模型，只关注算法这方面的事情。
但实际上的话除了算法以外，实际上涉及的东西还是很多的。就比如kaggle的比赛，现在就又很多量化方面的赛题。
这个时候大家都不仅仅是做算法了，也有做量化的，说明大家都开始越来越关注业务和这边算法相结合的这一块，不仅仅是专门追求去做算法。
学姐说：
04 转专业的经验建议首先大家要先把基础夯实了，然后数学一定要学好。因为很多其实学工商管理的一些偏文科一点的数学都不是特别好。
除了数学方面的，初学者也要多去看一些业内经典的书籍，比如说我们去看西瓜书，也是对初学者而言确实也挺艰难的。但是如果能够结合项目，去理解书籍中的内容的话还是比较容易的。
争取能够把相关的基础知识掌握了，还有一定要去去刷一些算法题，这些都是非常重要的。
而且学习就是学习本身就是一个循序渐进的事情，但是学习的话也是需要能够结合事情去学习。特别是因为像一些计算机专业的，很多都是开始就是一开始有导师分配的项目。这种的话他们就比较好的能够把自己所学的应用进去。
但是其他专业的话并不一定有人指派一些项目去做，所以很多时候都是要自己找项目，我报的课程这边会带着大家去做一些比赛，做一些项目，所以也希望大家能够去利用这些比赛的项目一步一步进一步去学习。
学姐说：
打基础，啃经典书籍，打比赛，从项目中找到自己的不足，然后再去弥补，很多同学甚至大佬都是这样的学习方法。所以也证明了你只有勤奋才能发现