1樓：
請先學好數學，好好學習概率論和隨機過程，以及其他代數，分析的課程。
大學期間就不要太關心買什麼電腦了，電腦不是必須品。
請讀研究生，不然出來做機器學習都沒人要。
2樓：蘇銘
心態的話，這行現在火熱，賺錢多（等你畢業就不一定了），大佬也多。所以如果想入這一行，希望做好不斷學習新東西的準備，另外以後被大佬碾壓了不要灰心，畢竟這行，人與人的差距，比人與豬之間的差距還大是很正常的事。
真的有興趣的話，假期看一看C語言或者python。現在入門很多都用python 了，不過打打基礎先學學C或C++也挺好的。
既然你有確定的方向，那買筆記本，不差錢的話可以買MacBook pro。搭環境什麼的還是很舒服的，而且命令列和Linux一樣，可以熟悉一樣。蘋果系統還沒什麼遊戲可以玩，也是一種防止沉迷遊戲的方法。
如果你真的真的確定要搞人工智慧方向了，那本科就選人工智慧方向吧。不然可以先選計算機專業。差別其實不是很大，人工智慧專業，可能對於機器學習相關知識會特別加強學習一下。
計算機畢竟是母學科，涉及東西可能廣一些。
3樓：
1、心理準備。高中老師、招生老師、親戚朋友、學長等等，他們所描繪的大學其實和現實中的大學有非常大的差距。高中畢業，乙個階段結束了。
進入大學，另乙個階段開始了。在大學裡，不會再有家長、老師耳提面命，不會再有班主任從清晨到深夜監督學生。一年到頭，基本上只有在上課的時候才見到老師。
學習基本靠自己，不會再有周考、月考了。心智水平急劇下降，大概只有3~5歲程度。高中老師告訴，到了大學就可以玩了。
小夥伴告訴你，大學就可以放飛自我了。大學老師告訴你，大學多麼豐富多彩。但是，都是幻覺。
對於很多人，稍不留神，就會從天堂滑落到地獄。 你開始習慣逃課、掛科、考前突擊。你開始滿不在乎，開始油膩。
2、思維與學習方法。高中到大學的差距，比幼兒園到高中的差距還大。世界不一樣了，思維層次，思維模式，完全不一樣。
要學會用專業思維工具進行思維（這個專業思維工具可不是什麼思維導圖這種幼稚園的玩具）。你開始發現，一頁紙就有幾
十、上百個術語，最終你會淹沒在術語的海洋中。你開始發現，沒有「想像」思維，只有符號推理，你開始發現，文字解釋如此得蒼白，只有公式，而你不認得。如果你終於有一天明白，你會大喊，少說廢話，給我公式。
3、動手能力。多動手、會動手。別等，別盲動。有什麼想法，就立刻行動。面向搜尋引擎程式設計。
4、遠遠比高中心累。你會發現，一節課下來，就講了幾十頁。你會發現，老師挺不待見你們的，這麼簡單都搞不懂，回去看書去，回去看資料去，回去......。
5、現在可以先學點python。最簡單的python。
6、和層次高的人打交道。和層次低的人打交道，會拉低你的上限。
7、其實AI本身沒有什麼。都是別的課程、科目的東西。深度學習，無非就是擬合、插值（資料倍增）、矩陣狀態、統計分類。
8、你會發現，有想法的多了，會程式設計的不多。
4樓：我從黑夜裡來丶
1.計算機實驗室，但凡招人，大一能進就進，別管是什麼實驗室。
2.先學會C，然後刷題，不要求搞懂那些非常難，競賽性的題目，但題目一定要多刷。
3.電腦買遊戲本，6k+以上絕對夠你用了。
4.線性代數，概率論，高數，這三科一定要學好。
5.人工智慧可以抽空自己入門，推薦由NG的機器學習教程開始。
5樓：
作為過來人的學姐學長們，會給即將步入大學的我什麼樣的建議呢？
所有不了解你具體情況而給出的建議（比如這個問題下包括我在內的答案），都不要不加考慮的直接聽從，要了解這些建議是基於什麼考慮在怎樣的預設下做出的，去拿取那些適合你的預設和考慮自己重新分析。
成績單上多乙個課程名不意味著你多點了乙個技能點。
我這個假期需要看些什麼書？需要自學點兒什麼嗎？
書的話《邏輯的引擎》不錯，關鍵是擴大視野找到乙個能說服自己長期相信的motivation，而不是比別人多背了幾頁書——反正你們都背不過搜尋引擎
所以你應該盡快學會使用搜尋引擎（這裡的重點是使用，不是搜尋引擎）
要以什麼樣的心態面對大學生活？
世界上沒有一種唯一正確的價值觀，為科學為國家做貢獻不是每個人唯一值得投身的，正如賺大錢找好工作也不是。
大學本科可能是你一生中唯一能有充足時間真正進行學習的時間。
計算機專業對於膝上型電腦的選取是否有特殊要求？
一定要拿得動（有人覺得非輕薄超極本拿來拿去都很廢力，但還有人堅持認為外星人挺輕的，所以…）
在此基礎上，只要電腦發熱量不超過你的容忍極限，效能越高幸福感越強
螢幕和鍵盤對使用體驗影響巨大（但假如你一開始就用差螢幕爛鍵盤，你可能就不會覺得有什麼不便，因此這一條的優先順序在上一條之後）
還有如果我以後想研究人工智慧方向，我是本科就選人工智慧專業還是先學計算機研究生再選人工智慧比較好呢？
沒區別早點進組，選好導師（鑑於你用了研究），導師的人品和學術至少同樣重要
請問學計算機專業想往人工智慧方向發展從大一起有什麼可以做的？
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