双非女硕求学业规划(关键词-职业规划)

Question

江浙双非女 目前已保研本校 导师走cv/vqa方向 求一个学业规划和职业规划 目前不想考公想找一个高薪的工作 （本人代码能力很差）

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考通义千问

作为江浙双非院校的女生，并且已经成功保研本校，你已经具备了不错的学术起点。虽然目前代码能力较弱，但通过合理的学业规划和职业规划，你完全有可能在人工智能、计算机视觉（CV）或视觉-语言理解（VQA）领域找到一份高薪工作，甚至进入大厂。

以下是一个详细的学业规划与职业规划方案，重点部分已用加粗标注，帮助你更清晰地了解每一步的目标和行动方向。

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一、学业规划

1. 夯实基础，提升专业能力

尽管你目前代码能力较弱，但可以通过系统学习来弥补。建议从以下几个方面入手：

• 编程基础：Python + PyTorch/TensorFlow

  • 学习Python语法、数据结构、算法基础。
  • 熟悉PyTorch或TensorFlow框架，掌握基本模型构建、训练流程。
  • 推荐资源：
    • Coursera: Python for Everybody
    • PyTorch官方教程
    • Kaggle入门项目

• 数学基础：线性代数、概率统计、微积分

  • 这些是深度学习的基础，尤其是CV/VQA方向。
  • 推荐资源：
    • MIT OpenCourseWare: Linear Algebra
    • StatQuest系列视频

• CV/VQA相关知识

  • 学习经典CV模型（如ResNet、YOLO、Transformer等）。
  • 学习VQA任务的处理流程（图像编码 + 文本编码 + 联合建模）。
  • 推荐资源：
    • 《Deep Learning》 by Ian Goodfellow
    • CVPR/ICCV会议论文精读计划

重点：不要怕慢，持续积累是关键。

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2. 参与科研项目，积累成果

你已经在导师组内，这是非常好的机会。建议：

• 主动与导师沟通，争取参与实际科研项目。
• 尝试复现经典论文（如VQA、目标检测、图像分类等），逐步提升代码能力。
• 撰写并发表论文（至少一篇），可以提升你的竞争力。

重点：科研经历是进入大厂或继续深造的重要资本。

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3. 参加竞赛，提升实战能力

• 参加Kaggle、天池、阿里云等平台的比赛，尤其是CV/VQA相关赛道。
• 通过比赛锻炼代码能力、问题解决能力和团队协作能力。

重点：竞赛经验可以显著提升你的简历竞争力。

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4. 准备实习，积累工作经验

• 在研二时争取进入大厂实习（如字节、腾讯、阿里、百度、美团等）。
• 实习期间要注重代码能力的提升，同时积累项目经验。

重点：实习是进入高薪工作的关键跳板。

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二、职业规划

1. 短期目标（研一至研二）

• 提升代码能力，掌握Python + PyTorch。
• 参与科研项目，争取发表论文。
• 参加竞赛，积累实战经验。
• 寻找实习机会，为就业做准备。

2. 中期目标（研三）

• 完成保研后的学业，获得硕士学位。
• 通过实习或科研项目积累工作经验。
• 准备秋招/春招，争取进入大厂AI岗位（如CV工程师、VQA研究员、算法工程师等）。

3. 长期目标（毕业后）

• 成为一名专业的AI工程师，专注于CV/VQA方向。
• 有机会可考虑攻读博士，或者进入大厂研究部门。
• 如果有兴趣，也可以考虑创业或进入AI产品岗。

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三、应对“代码能力差”的策略

如果你目前代码能力较弱，可以采取以下策略：

1. 从零开始学Python

• 坚持每天练习1小时，使用LeetCode、Codewars等平台。
• 利用GitHub上的开源项目进行学习（如PyTorch官方示例）。

2. 使用模板和工具

• 使用IDE（如VS Code、PyCharm）提高效率。
• 利用Colab、Jupyter Notebook等平台快速上手。

3. 找人带练或加入学习小组

• 加入一些AI学习群、技术社区（如知乎、B站、GitHub）。
• 找一个有经验的朋友一起学习，互相督促。

重点：代码能力是可以后天培养的，关键在于坚持和方法。

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四、推荐学习路径（时间表）

| 时间阶段 | 学习内容 | |----------|-----------| | 第1-3个月 | Python基础 + 数学基础 + PyTorch基础 | | 第4-6个月 | 复现经典CV模型（如ResNet、YOLO） | | 第7-9个月 | 参与导师项目 + 参加竞赛 | | 第10-12个月 | 准备实习 + 论文写作 |

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五、代码能力提升建议（附简单示例）

示例：用PyTorch实现一个简单的图像分类网络

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.datasets import CIFAR10
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义简单的CNN模型
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.fc = nn.Linear(16 * 8 * 8, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(self.relu(self.conv1(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 8 * 8)
        x = self.fc(x)
        return x

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

train_dataset = CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 初始化模型、损失函数和优化器
model = SimpleCNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练循环（简化版）
for epoch in range(5):  # 训练5个epoch
    for images, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print(f'Epoch {epoch+1} completed.')

重点：这个代码是基础，你可以逐步扩展到更复杂的模型。

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六、总结

你现在处于一个非常有利的位置：

• 已经保研，拥有良好的学术背景；
• 有导师指导，有机会参与科研；
• 未来可以进入大厂从事高薪AI岗位。

只要你坚持不懈地提升代码能力、参与项目、积累经验，就完全有可能在未来几年内找到一份高薪且有发展前景的工作。

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如果你需要我根据你的具体课程安排、兴趣方向进一步定制规划，欢迎随时告诉我！