在港浸会读硕一年，爱上这里大概是我的宿命

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坐拥亚洲传媒第 一的传理学院

入学就有超多港媒公司高层校友

追星er的首 选——

香港浸会大学！

本期 【新通学子联萌】

小新老师就为大家邀请到

来自香港浸会大学的Mingyuan学长

和我们分享他在港浸会的生活

以及学习&就业建议

新生&想了解港浸会的宝子不容错过哟！

Mingyuan学长

香港浸会大学

大家好，我是Mingyuan学长，22年来到香港浸会大学学习Data Analysis Artificial Intelligence（数据分析和人工智能）。

开学了，各位学弟学妹还适应吗？作为学长，今天想和大家分享一下我在港浸会的学习心得，希望可以帮助你在新学期打好基础！

不过，还是先来点轻松愉快的吧，从我的香港生活开始~

香港生活剪影

海边的同学可能见怪不怪，但是身为内陆人、北方人，从小到大没见过也更没体验过台风是什么！

当然，作为摄影爱好者，作为菜鸟法师，美美的落日余晖是必不可少的！夜景也是必不可少的！晚霞和夜景，当然也少不了美丽的维港！

相信大家都会喜欢听歌或看表演，那么，在HK的街头，地铁站，校园等等等等，都会有时不时的小惊喜哦！

跨年夜，绝不可错过维港美丽的烟花秀灯光秀和音乐秀～Happy New Year~

大概在每年的6月，维港会有大黄鸭小黄鸭现身哦～

在香港的大街小巷，你还有机会遇到拍摄影片取景之类的小惊喜，还可以追星哦~

香港的汽车文化很浓厚，因为对于改装进口比较宽松，所以总能在大街上看到很帅很怀旧的改装车，时常有一种听着一路向北开着86的感觉！身临其境一般！

最 后，和大家讲讲租房吧！

HKBU地处HK的九龙塘 ，离CityU最近，如果不坐地铁通勤的话，可以租在Kowloon Tong附近，是老香港九龙的富人区，环境也比较清静。

Resident有很多的选择，例如太子，或远一些的钻石山等等，这些地方会有环境优美的公寓，以及相对宽阔的空间，这一点区别于HK老城区/老地区。

专业学习

01

专业介绍

我所就读的人工智能数据分析专业是研究利用人工智能技术来处理和分析大数据的学科，涉及数据收集、清洗、建模和预测等方面。

香港的人工智能数据分析课程提供了全面的理论和实践培训，包括机器学习、数据挖掘、深度学习和统计分析等内容，且授课形式十分的creative且global。

大家会学习如何运用人工智能技术解决实际问题，并通过实际项目和实习经验来提升自身的技能和能力。

划重点！！！一定要掌握好计算机基础知识，数学知识以及统计学知识，例如常见的矩阵，张量，滤波filter，分布（Normal, Guassian , etc.）。

02

重要课程介绍

机器学习（Machine Learning）是一门研究如何通过计算机算法从数据中自动学习和改进的学科。在硕士课程中，机器学习通常是计算机科学、数据科学、人工智能等相关专业的核心课程之一。

在机器学习课程中，大家将学习各种机器学习算法和技术，以及它们在实际问题中的应用。课程内容通常包括以下方面：

监督学习（supervised learning）

介绍监督学习的基本概念和算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。学生将学习如何从带有标签的训练数据中建立模型，并用于预测新的未知数据。

无监督学习（unsupervised learning）

介绍无监督学习的基本概念和算法，如聚类、降维、关联规则等。学生将学习如何从未标记的数据中发现模式和结构，以及如何利用这些信息进行数据分析和决策。

深度学习

介绍深度神经网络的基本原理和应用。学生将学习如何设计和训练深度神经网络，以解决复杂的模式识别和预测任务。学会看各种tutorial，例如基于python的深度学习库PyTorch将会很常用。

模型评估与选择

介绍如何评估和比较不同机器学习模型的性能。学生将学习交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵等评估指标和方法。

实践项目

通常，机器学习课程还包括一个实践项目，让学生应用所学的知识和技术解决实际问题。学生将需要选择合适的数据集、设计合适的模型，并进行实验和分析。

通过机器学习课程的学习，大家将获得对机器学习理论和实践的全面了解，并具备运用机器学习算法解决实际问题的能力。

这对于从事数据科学、人工智能、智能系统等领域的工作和研究都非常有价值。

03

专业学习建议

作为工科学科及热门学科，其实时间就是一个很大的成本，随着科技的发展越来越多的岗位其实是供大于求的，尤其是普通的开发岗，那么，来这边是个很好的选择，变相地节约了时间。

如果想要接触research相关，那么大家一定要今早的联系老师，进入到lab中，加入到大佬们的组中项目中去多多学习。一些suggestion：

多学习数学和统计学知识

人工智能数据分析涉及大量的数学和统计学概念，如线性代数、概率论和回归分析等。建议加强这些基础知识的学习，以便更好地理解和应用在数据分析中。

实践项目和实习经验

除了课堂学习，参与实际项目和实习能够提供宝贵的实践经验。通过实际应用人工智能技术解决问题，可以提升自己的技能和能力，并且在就业市场上更具竞争力。

深入了解相关工具和技术

掌握一些常用的数据分析工具和编程语言，如Python、R和SQL等。这些工具和技术在人工智能数据分析领域中非常常见，熟练掌握它们可以提高工作效率和数据分析能力。

不断学习和跟进最 新发展

人工智能数据分析领域发展迅速，新的技术和算法不断涌现。保持学习的态度，关注最 新的研究和进展，不断更新自己的知识和技能，以跟上行业的发展趋势。

建立合作和交流的网络

与同行和专业人士建立联系，参加学术会议、研讨会和社区活动，扩展自己的人脉。与他人的合作和交流可以带来新的思路和机会，同时也有助于个人的职业发展。

04

HK学习小tips

多参与课外活动

在港校，参与课外活动是展示个人综合素质和领导能力的好机会。

参加学生社团、志愿者活动或学术团队，可以丰富个人经历，展示自己的多面能力。

建立良好的人际关系

与同学、教授和行业专业人士建立良好的人际关系是非常重要的。这些关系可能为你提供实习、研究合作或就业机会，并且能够扩大你的人脉圈。

积极参与研究项目

港校通常有丰富的研究项目和实验室，积极参与其中可以提升自己的研究能力和学术水平。这也是与导师建立联系和获得推荐信的好机会。

与此同时，HK也会有很多的Seminar，作为PhD是必须要参加并交report，作为学生我们可以加入他们的Live or Zoom 去了解SOTA Tech. 及结交新的大佬！

关注行业动态

及时了解所在专业领域的最 新动态和趋势，保持对行业的关注。这将有助于你在毕业后更好地适应就业市场，并提前做好职业规划。

最 后祝大家学业顺利！欢迎来港～

以上就是学长为我们带来的分享

怎么样，看完以后

大家有没有开始对

即将到来的香港学习生活

有一个清晰的轮廓呢？

如果你还有什么想要进一步了解的

那就快来加入

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