|
大家好，本周我们有幸采访了复旦大学电子工程系陈涛教授。
陈教授博士毕业于 Nanyang Technological University（新加坡南洋理工简称NTU），研究方向主要是针对各类计算机视觉（Computer Vision）应用，包含2D和3D目标检测、分割和分类等，进行相关深度学习的理论研究，以及这些算法理论在面向工业化场景需求中的高效率、强鲁棒性探索。实验室目前关于深度学习的几个主要方向包括：弱（自）监督学习，迁移学习、场景泛化学习，子类感知学习，神经网络架构搜索&AutoML。
今天我们继续给大家分享陈涛博士的求学经历和专业经验，希望能在大家成长的道路上有所引导和帮助，希望给同学们更多的思考和动力！
陈教授您好，您能分享一些您学习成长之路上的故事吗？
1995年我正在读初中，当时学校位于县城，信息没有现在这样通畅。当时老师也不是很关注competition，我也主要是在课上学习数理化知识。老师偶然告诉我们有一个叫做“希望杯”的考试，规模较小，没有特别大的宣传，老师只是建议感兴趣的学生可以去学习，但基本上没有什么指导。
当时我的数理化成绩比较不错，所以就让父母帮忙从市里面的新华书店买了几本面向初中生的奥林匹克书籍，自己阅读。看了之后觉得奥林匹克题目的类型和解题思路与平时做的卷子非常不一样，平时的题目只有一点知识的延申，而奥林匹克包含的知识点很多，而且是把很多知识点串联起来的，甚至还包含老师没有讲过的内容，大多数是需要基于自己的生活常识、课外常识的积累才可以解答。无论是从逻辑深 度、知识面的广度、发散度来看，奥林匹克都要比日常题更复杂一些。好奇心驱使我周末去看书、学习。恰巧我初三那年学校选拔种子选手，于是我踊跃报名，参与了数学、物理、生物、化学测试。其他科目我感觉一般，但是对化学这个科目我特别感兴趣，校内初试位列第2名。
老师当时非常惊讶，这才了解到我平时已经在阅读相关书籍了，于是就鼓励我报名市级和省级的选拔。初三暑假，我参与了省赛，当时做题的时候心里其实是没底的。因为很多题目我没见过，难度和复杂度较校内选拔都拔高了，我也只能根据自己的理解去推断答题，但没想到的是，我竟然拿到了化学山东省的2等奖。第这次成功，增强了我的自信心，加之我确实喜欢钻研复杂题目，所以就继续走下去了。
有了平时稳定的成绩以及获奖经验的加持，我以前百分之一的成绩被推免进入到市某所著名高中，因此我在初中第四年无需复习，也有时间学习相关内容。初中毕业后的暑假，我又提前自学了很多高一知识，当时才发现很多初中competition涉及到的知识都是高中的知识点。暑假期间我基本上把高一阶段的知识体系过了一遍，抓出了自己觉得需要讨论的章节，这样一来，高中上课针对自己理解的内容，主要是听老师不同的思路，对于自己不理解的，就更加用心的去学习。
高二我又一次进入备赛时期，这时期我迷上了数学科目，所以高二下学期参加全国数学高中联赛选拔赛，直接晋级。我的高中老师是有获奖经验的，重视程度也比初中强，他会给我们推荐相关书籍，也会在课后组织大家小组讨论和答疑，晋级后我到省里参加复试。我记得题目确实很难，末轮只有三道题，当时有同学说一道题也没做出来，刚下考场时我还非常沮丧，但是后面发现与其他同学相比，我的思维还不错，也许还有一丝希望。过了两个月，消息传来，我获得了全国数学2等奖，我的自信心和成就感油然而生。虽然没有拿到1等奖获得保送，但是这些经历在我之后备考和大学学习的道路上都有不可替代的作用。
高中阶段我比较推荐的是数学类的，比如全国数学奥林匹克、丘成桐，以及AMC，AIME，Awesome Math。全球名校对以上内容十分认可，对于同学们申请名校也是有很大的作用。因为数学是一切工程学的基础，所以高校都很重视，无论是桥梁、土木、建筑的各个指标，还是人工智能的识别和交互背后需要使用到的优化函数的求解，都属于应用数学的领域。
另一个是物理类的，比如Physics Bowl，BPHO。物理并不是简单的摩擦力和各种定律，它可以被理解为现实世界运行的规律，物理不仅含有数学因素，还有逻辑推导，以及对现实世界现象推导的内容。如电子学是从物理学中演变出来，才有电子运行才会有计算机的产生！
第三个是信息学类的，信息学是一种技术，比如像文科类的学生多会选择比拼信息学，主要研究怎么去寻找、筛查、管控信息，在以后的大学学习中和人才培养中，肯定会更重视类似这样的交叉学科。
《算法导论》是高中生可以接受的一本数学类书本，书中通过算法之美把数学和信息学结合起来，用数学理论求解现代工程问题；《数学建模》，是用数学理论解决现实社会中经济、管理、工程问题。
这些书籍可以很好的培养中学生对基础学科的兴趣，扩展学习思路。在建立起兴趣的基础上，可以主要看一些专门针对competition的书，我记得犀牛创始人李现伟老师也编写了很多竞赛书籍，大家也可以去看一看。
我建议大家不需要选择太多的类型，这样容易把精力搞得很分散。首先需要把基本功要学好，否则可能会像拔苗助长，对长远发展是不利的。二是需要自己先去思考，先自己去阅览一些相关书籍，并且自己进行比较，看看自己喜欢那种解题方式，然后再跟老师讨论自己有迷惑的知识点。三寻找适合自己的导师，一直跟着走下去。每个人都思维模式不一样，有些喜欢自下而上，有些却恰恰相反，思维模式与生俱来，如果能够找到一位适合自己、能引导自己顺利向前的导师，多多与老师探讨思维模式、解题思路，才会有所成长。我鼓励大家从错误中去耕耘，而不是记答案，将错误的原因搞清楚，给自己的逻辑补漏，有一个质的提高。
我本科、研究生是电子信息工程方向，计算机博士，目前是在电子工程系任教，主攻计算机方向，其实整个科研内容是属于这两个方向的交叉。
在电子信息工程里面，主要是信息如何获取、如何传输、如何处理、满足需求。举个例子，手机的镜头传感器如何能够将照片拍的逼真，拍好之后你如果将这个照片调试到各种通信网络中，就需要进行编码处理成数字信号，通过载波发送出去，基站接收、排队、重新分发，传递到你朋友的手机中，其实收到的是一串编码流，然后将其恢复为图片。这就是电子信息研究的内容，既有软件又有硬件，涉及的传感器的设计、基站建立、芯片、通信、电路设计，以及编程、调制波形等都是基础课。
计算机更加偏软件，主要是设计应用软件解决问题，数据库管理，办公软件，以CPU为基础，开发的操作系统、应用软件、包含功能的算法。计算机更适合对芯片底层不感兴趣，但对解决实际问题十分感兴趣的同学
做软硬结合，就是人工智能，针对软件制作一套硬件，或者在硬件系统上匹配合适的软件。传感器接受外部环境变化，信息传输处理，做出相应的反应，无人驾驶、等新产业推行的是多方向交叉，无法完全剥离开。
未来人才也是一样，需要学学好主攻方向，也可以多多关注社会科技动向，可以辨别出自己将来在科技领域的发力点，有更好的成果
感谢陈涛教授的分享，相信各位同学听了陈涛教授的经验分享，一定会对自己的成长有了一些新的思考，在即将到来的寒假，找寻方向，挑战自我吧！ |
