pytorch 线性层实现原理
新入学研究生想学大数据与人工智能方向，学习路线是怎么样的？谢谢您？
新入学研究生想学大数据与人工智能方向，学习路线是怎么样的？谢谢您？
作为一名研究生导师，同时大数据和机器学习也是我的主要研究方向，所以我来回答一下这个问题。
首先，大数据虽然与人工智能有紧密的联系，但是大数据方向与人工智能方向有较为明显的区别。大数据方向往往致力于数据价值化，涉及到数据采集、数据整理、数据分析（挖掘）、数据呈现等内容，另外还涉及到大数据平台研发和大数据应用研发。
人工智能研究的细分方向包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理和机器人学，另外人工智能按照行业领域划分还可以选择智慧医疗、智慧出行、智慧城市、智慧金融、智能装备、智慧教育等方向。从技术体系结构上来看，人工智能与物联网、云计算、大数据、边缘计算也都有比较紧密的联系。
对于刚入学的研究生来说，从大数据开始学习然后再进入人工智能领域也是可以的，比如从大数据分析转向机器学习就是比较常见的选择。从大数据分析转向机器学习可以按照以下学习路线展开学习步骤：
第一：系统学习一下算法知识。通常大数据方向的研究生在研二的时候会进驻项目组，具体的研发内容要根据导师的安排来进行，而在研一期间一定要做好基础知识的深入学习，其中算法知识就是比较重要的内容。无论是从事大数据还是人工智能，算法知识都是重要的基础。
第二：学习一下大数据平台知识。学习大数据平台知识能够锻炼自身的动手实践能力，同时也能够积累一定的开发经验。大数据平台可以从Hadoop开始学起，然后系统的学习一下编程语言，可以选择Java或者Python，目前可以重点关注一下Python。
第三：采用机器学习的方式完成数据分析。机器学习是目前进行数据分析的两种主要方式之一，通过采用机器学习的方式实现数据分析包括数据整理、算法设计、算法实现、算法训练和算法应用几个步骤。实验可以从比较常见的算法开始，比如kNN、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等等。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
如果你是一个面试者，怎么判断一个面试官的机器学习水平？
这个问题有点难，主要还是凭感觉吧！
首先，面试官一般会问你一些你面试的岗位相关的问题，根据你的回答，然后进一步加深的问你，看你这一块内容具体掌握的怎么样。比如最基础的logistic回归器，首先你要知道这个东西到底是什么吧，然后你要清楚它的具体用法以及使用场景吧，然后你要知道这个玩意是怎么来的吧。最后就是一些拓展问题。
当然，针对你的问题，你想知道面试官的水平，那么你回答了他一个问题后，紧接着不让让他给你提问的机会，你就这一话题继续拓展到其他的话题上，然后你说，看看面试官的反应，你可以故意的说错一个小知识点，然后你反问面试官，我这样理解的你看有没有什么问题。
根据面试官的作答，一般能够感觉到面试官的水平，能够作为机器学习的面试官，那么他的知识面还是相对来说比较广的，你说的基本上他都知道，只是看看他具体掌握的怎么样。
作为一个合格的面试官，如果你问的问题他知道，那么他是很乐意给你解答的，如果他不清楚，那么也会告知你这一块他不熟悉，如果他不懂装懂，这个时候你有两个打算，一是询问他在项目组的职位，而是选择终止面试。
其实面试是一种双向选择，技术知识学无止境，看你想进入这家公司具体的目标是什么？提升自己的专业水准还是薪资待遇。
每个人都是不同的个体，最好不要以自己的能力去衡量一个面试官的能力。哪怕你真的比他强。