关于问题人工智能专业大一在学习机器学习时遇到困难该怎么办？一共有 2 位热心网友为你解答:
【1】、来自网友【硅谷生活分享】的最佳回答：
首先，给你点信心，我本科和研究生上课时候遇到过多次完全听不懂的情况，但并不影响后来毕业直接去大厂工作。
然后，学不懂分两种，一种是你们班全都懂了，你不懂。这个简单，虚心去找同学老师助教问，不懂就问是成功的关键，总有人愿意用特殊的方法教会你！
另一种就比较耗时了，就是全班都没学懂，还要考试，同学们一个比一个慌张。当时我学 reduction 的时候，作业全不会做，助教也不全会[捂脸]。后来为了做完作业反复看了 5 遍书，每次都有那么一点点进步。最后期末勉强及格，居然还是全班第一[我想静静]。
计算机概念虽然入门难，但多门学科相互关联，后面再学另一个课的时候又讲了一遍。某一天就挺突然的，就是那种，一旦会了就忽然觉得简单了很多的那个感觉[灵光一闪]。
概括建议的话，就是反复读教材，作业尽力做，不行也不怕，反正以后还有机会再见的。
另外提一点，计算机课程相关性很强，相辅相成，会得越多后面越轻松，所以每一分努力都不会白费的。但万一有些困难搞不定，也不必害怕，尽力就好，毕竟知识重复率也是很高的。今年不会，明年会，会好起来的！[呲牙]
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【2】、来自网友【IT 人刘俊明(提问者)】的最佳回答：
这是一个非常好的问题，目前很多人工智能专业的同学都会面临这个问题，我从专业学习和科研两个方面来说说个人看法。
首先，人工智能专业是一个新兴专业，很多学校在课程设置上都会参考一些早期设立人工智能专业的学校所做的安排，而早期设立人工智能专业的学校大部分都是学科实力比较强的头部学校，所以这也导致了一些问题。
机器学习是人工智能的六大主要研究方向之一，而且也被认为是打开人工智能技术大门的钥匙，所以从机器学习开始学习是没问题的，但是学习机器学习需要具有一定的基础，对于很多大一的同学来说，学习压力是比较大的。
如果没有任何编程基础，一定要拿出一定的时间来提升编程能力，至少要能够完成一些算法实现的任务，这是进行下一步学习的基础。
目前 Python 在机器学习领域的应用是比较多的，而且 Python 本身的难度并不大，所以完全可以通过自学来掌握其基本语法。
人工智能专业是一个典型的交叉学科，不仅知识量比较大，学习难度也相对比较高，所以要重视给自己做好规划，而且要尽快确定一个主攻方向，围绕这个主攻方向做持续深入。当然了，不论选择哪个主攻方向，机器学习、深度学习都是要重点学习的内容。
学习人工智能专业一定要重视给自己营造一个比较好的交流和实践场景，尽量不要在脱离实践场景的情况下来学习，一方面很难深入，另一方面也大概率会走一些弯路。
在遇到具体的学习障碍时，要能够获得专业老师的指导，或者有途径能够跟专业老师交流。
目前我联合一些国内外知名大学的导师和互联网大厂的企业导师，共同搭建了一个技术论坛，在持续开展技术交流、科研实践和成果分享等活动，每周也会有定期的答疑组会，感兴趣的同学可以联系我申请参与，相信一定会有所收获。
最后，如果有学习和科研相关的问题，欢迎与我交流。
