乙個外行人如果想了解機械人，應該怎麼做？

我自己參加過學校的機械人基地，雖然主要是比賽，本身的技術含量不高，但好在規模大，涉及範圍廣，可以涉及整個機械人方向。 基地可以接觸到很多軟硬體、結構、產品、設計等。 在軟體方面，視覺、策略、步態演算法，以及框架和嵌入式等，也可以理解。

這期間，因為資歷問題，我也帶了一小隊人，有技術書、學術特立獨行者、教授，還有機械人廠商和機械人大賽組委會等一些人，都讓我對機械人行業有了大致的了解。 這是開始的方式，有了這種經驗，很容易找到你真正感興趣的方向。 如果有條件，建議題主也可以參考我。

如果學校沒有，可以主動聯絡外部資源，比如去公司實習。 如果實在做不到，就應該積極關注新聞、事件等。 只要有一定的了解，找到方向就比較容易了。

開始機器學習的最佳方式是學習理論並一起學習。 在看相應的理論推導的同時，我們也閱讀和實踐了經典**。 因此，為了更快地入門，我建議您了解一點 MATLAB 或 Python。

老實說，MATLAB 和 Python 絕對不推薦用於高階機器學習，但如果你想快速上手機器學習，那麼這兩種語言絕對是絕佳的選擇。

周志華先生的《機器學習》也被親切地稱為《西瓜書》。 雖然它只有幾百頁，但它涵蓋了廣泛的主題。 然而，與其他人的意見相反，我建議將《西瓜書》作為參考書，而不是主要閱讀書。

由於篇幅所限，西瓜書內容多，但無法詳細講解，是初學者自學的一本很好的實物讀物。 本書比較適合學校教科書或者中級讀者自學，剛開始學這本書的難度稍大一些。 我個人的建議是，當你對學習網課和閱讀ISL有疑問時，可以參考西瓜書的相關章節，但不需要在入門階段逐章閱讀，建議在這個階段只閱讀前十章。

學好英語，至少打好閱讀和聽力的基礎。 雖然中國在人工智慧領域做得很好，但主流書籍、期刊和會議都是英文的。 我們可以接受翻譯版本，但最好的方法是能夠直接閱讀它。

即使你將來不做機器學習，閱讀英語的能力仍然會有很大的幫助。

一旦你找到了自己的方式，就試著專注於這個領域。 被調查者的學生和隊友當時是否在做機械人視覺，但他們中的大多數人都是做視覺的，畢竟現在人工智慧和機器視覺比較流行。 也有一些人做控制等等，這取決於個人選擇。

我親自帶進來的兩名初級隊員，乙個去唐曉鷗的小組做願景，乙個去周志華的小組做優化，去中國科技大學為華為工作，都要看個人能力和選擇。

我建議我們應該從演算法原理本身入手，畢竟你我都是凡人，活在人間，我們沒有主角的光環，只能像郭靜一樣學習，穩紮穩打。 但不要悲觀，這並不難。 我們不會像**中的路人A一樣，沒有機會，沒有作弊。

如果你還是學生，盡量盡早進入研究並進入實驗室。 一般來說，到大三的時候，你應該已經掌握了機器學習的基本知識，儘管知識相對較淺。 這個時候，你可以向老師、學長、師姐毛推薦自己進入實驗室，哪怕是無償勞動，做著基本的苦工。

第一步是學習一些經典課程，配上經典書籍，一般這個過程在半年內比較合適。 我在本節中介紹的課程和書籍非常低階，不需要太多的數學或程式設計。