很多研究生都在进入自然语言领域，寄望未来在人工智能方向大展身手。但是，大家常常遇到一些问题。俗话说，万事开头难。如果第一件事情成功了，学生就能建立信心，找到窍门，今后越做越好。否则，也可能就灰心丧气，甚至离开这个领域。这里针对给出我个人的建议，希望我的这些粗浅观点能够引起大家更深层次的讨论。
建议1：在NLP领域快速学会第一个技能
找到一个开源项目，比如机器翻译或者深度学习的项目。理解开源项目的任务，编译通过该项目发布的示范程序，得到与项目示范程序一致的结果。然后再深入理解开源项目示范程序的算法。自己编程实现一下这个示范程序的算法。再按照项目提供的标准测试集测试自己实现的程序。如果输出的结果与项目中出现的结果不一致，就要仔细查验自己的程序，反复修改，直到结果与示范程序基本一致。如果还是不行，就大胆给项目的作者写信请教。在此基础上，再看看自己能否进一步完善算法或者实现，取得比示范程序更好的结果。
建议2：选择第一个好题目
工程型研究生，选题很多都是老师给定的。需要采取比较实用的方法，扎扎实实地动手实现。可能不需要多少理论创新，但是需要较强的实现能力和综合创新能力。而学术型研究生需要取得一流的研究成果，因此选题需要有一定的创新。我这里给出如下的几点建议。
先找到自己喜欢的研究领域。你找到一本最近的ACL会议论文集, 从中找到一个你比较喜欢的领域。在选题的时候，多注意选择蓝海的领域。这是因为蓝海的领域，相对比较新，容易出成果。
充分调研这个领域目前的发展状况。包括如下几个方面的调研：方法方面，是否有一套比较清晰的数学体系和机器学习体系;数据方面，有没有一个大家公认的标准训练集和测试集;研究团队，是否有著名团队和人士参加。如果以上几个方面的调研结论不是太清晰，作为初学者可能不要轻易进入。
在确认进入一个领域之后，按照建议一所述，需要找到本领域的开源项目或者工具，仔细研究一遍现有的主要流派和方法，先入门。
反复阅读本领域最新发表的文章，多阅读本领域牛人发表的文章。在深入了解已有工作的基础上，探讨还有没有一些地方可以推翻、改进、综合、迁移。注意做实验的时候，不要贪多，每次实验只需要验证一个想法。每次实验之后，必须要进行分析存在的错误，找出原因。
对成功的实验，进一步探讨如何改进算法。注意实验数据必须是业界公认的数据。
与已有的算法进行比较，体会能够得出比较一般性的结论。如果有，则去写一篇文章，否则，应该换一个新的选题。
免费分享一些我整理的人工智能学习资料给大家，整理了很久，非常全面。包括一些人工智能基础入门视频+AI常用框架实战视频、图像识别、OpenCV、NLP、YOLO、机器学习、pytorch、计算机视觉、深度学习与神经网络等视频、课件源码、国内外知名精华资源、AI热门论文等。
下面是部分截图，文末附免费下载方式。
目录
一、人工智能免费视频课程和项目
二、人工智能必读书籍
三、人工智能论文合集
四、机器学习+计算机视觉基础算法教程
五、深度学习机器学习速查表（共26张）
学好人工智能，要多看书，多动手，多实践，要想提高自己的水平，一定要学会沉下心来慢慢的系统学习，最终才能有所收获。