Lecture19#
这份文档是哈佛大学CS197课程第19讲的笔记，主题为“AI研究经验”，由Pranav Rajpurkar教授指导，特邀讲师黄佳斌教授进行客座讲座。以下是对文档内容的详细解释和分析：
1. 引言#
主题: 如何在AI研究中取得进展和影响。
讲师: 黄佳斌教授，他分享了在AI研究中取得专长所需的关键技能。
2. 学习成果#
研究进展: 学习如何与导师建立良好关系，以及作为早期职业研究者应发展的技能。
工作影响: 深入理解如何增加你的工作影响力。
3. 讲师介绍#
黄佳斌教授: 以第一人称叙述，分享了成为“AI忍者”的路线图。
4. 稳步进展#
导师/顾问关系#
输入输出机器: 导师是输入输出机器，需要频繁更新并获取反馈。
展示工作: 不仅展示成功，也要展示失败，以及失败的原因和处理过程。
呈现失败: 向导师展示失败的过程，帮助他们更好地帮助你。
提供上下文: 为忙碌的导师提供详细的会议记录，确保讨论始终围绕“为什么”。
设定期望: 为研究设定明确的时间目标和期限，保持工作与生活的平衡。
5. 研究技能#
想象成功: 可视化研究目标，确保目标令人兴奋。
反向工作: 从目标开始反向规划，先解决最复杂的问题。
玩具模型: 找到最简单的模型来捕捉主要思想。
简单事物优先: 从最简单的例子开始，逐步增加复杂性。
一次一件事: 在实验中一次只改变一个变量。
6. 创造更大影响#
选择好名字: 确保工作名称简洁易记。
公开结果: 使论文和数据易于访问。
降低他人跟随的门槛: 提供易于使用的资源，如GitHub页面、Google Colab等。
简化他人工作: 分享你的工作流程和工具，帮助他人更容易地进行研究。
展示你的工作: 在网站、YouTube或Twitter上展示你的工作，建立个人品牌。
7. 讨论问题#
技能转移: 研究技能在工业界的应用，如产品迭代、调试、目标设定。
研究生院: 尝试研究，了解自己是否喜欢这种不确定性。
工业界与学术界研究: 根据个人兴趣和目标选择。
选择研究问题: 与有经验的导师合作，选择令人兴奋的研究问题。
何时转向: 根据反向工作模型判断何时放弃或转向。
接触教授或实验室: 展示你的动力和想法，表明你对研究的长期承诺。
8. 结语#
感谢: 对黄佳斌教授的讲座表示感谢。
这份笔记为AI研究的初学者提供了宝贵的指导，包括如何与导师合作、提高研究技能、以及如何扩大研究工作的影响力。通过这些实用的建议，学生可以更有效地进行AI研究，并在学术界或工业界取得成功。