活动回顾 | 港中大（深圳）数据科学学院本科生迎新—院长面对面、公开课、经验分享会、答疑
2024年8月26日至28日，香港中文大学（深圳）数据科学学院（SDS）举办了一系列迎新活动：院长面对面、公开课、经验分享会、答疑，帮助新生们更好地规划和适应即将开始的大学生活。
🧩“院长面对面”
执行院长李海洲教授与学生及家长们零距离互动，分享自己大学寻找科研兴趣的故事。
🧩公开课
四位学院教授提前让新生体验大学课堂，带来了大语言模型、生成式人工智能、数据科学、统计学等前沿课程。
🧩经验分享会
学长学姐分享在SDS的学习与生活，帮助新生更好地适应校园生活。
🧩一对一咨询答疑
学院教授、学长学姐、竞赛队、学会组织和行政人员为新生现场答疑解惑，让新生们更好地了解学院资源和机会。
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01 “院长面对面”
8月27日，在“院长面对面”活动中，港中大（深圳）数据科学学院执行院长李海洲教授与新生及家长进行了亲切交流。李教授热烈欢迎2024级新生，详细阐述了中国数字经济快速增长下的数据科学学院各专业的广阔发展及就业前景，并深入介绍了学院的发展历程、特色与优势。他鼓励新生选择数据科学学院，期望他们能在这里找到自己的兴趣所在。
李教授也跟学生和家长们分享了自己大学时寻找自己科研兴趣的真实故事，活动现场轻松愉快。学生和家长们与李教授互动提问，李教授结合自身科研和求学经历，分享了很多宝贵的建议和经验。欢迎查看文字版问答全纪录，回顾答疑环节。
问答全纪录
01
您提到如何发掘自身的科研兴趣非常重要，您是怎么发现自己的研究兴趣的？
这是一个很好的问题。我在美国问到学生的兴趣，很多同学可以滔滔不绝地讲。然而，在中国，尽管很多同学很聪明，但如果被问到有什么兴趣，他们可能会问，“教授，兴趣是什么意思？”对于“什么叫兴趣？”这个问题，我可以结合个人的经历讲讲。
有同学问过我，为什么我的人工智能研究做得很好并且很出名。这个问题的假设是我从一开始就选择了一个热门的学科。然而，实际上，在我读书的时候，人工智能并不是一个热门领域。那时“人工智能”谈论的更多是自动化，即通过计算机控制工厂机器的过程。我一听到这类话题就感到非常有趣，因为我在家里喜欢玩积木，常常幻想要是积木能够动起来就好了。因此，我大学时选择了相关课程，无线电和电子信息专业。我总是希望能制造一些机器，让它们能够自主完成任务，这就是我在中学和大学时的想法。我喜欢读相关书籍，研究自动化背后的知识，这正是我兴趣所在。
现在大家很喜欢讲大模型，我上课时会讲一个故事，这个故事可能很多人都不知道。人工智能经历了三起三落，现在人工智能很热，铺天盖地都在讲人工智能，但是人工智能在我读书时并没有现在这么热。我在香港大学读博士时，有一位导师很喜欢我，觉得我是有明确兴趣也很喜欢考究事情的一位同学。他跟我说，有一个东西叫“语音识别”，对我来说这就是让机器像人一样做事情，听人说话。然后他给了我一篇文章，让我在阅读后决定是否继续从事这个领域。这篇文章是1969年一位著名计算机科学家 John Pierce所写，标题为《语音识别的前景》。在这篇文章探讨了当时对语音识别、人工智能和机器翻译的过度乐观的预测，将这些领域列为“全球几大骗局”，并将它们与当时被认为的不切实际的幻想进行比较。我记得当时的第一大骗局是把水变成汽油，第二大骗局是用海沙来炼金，第三大骗局是治疗癌症，第四大骗局是登月，第五大骗局就是语音识别和机器翻译，这就是当时的人工智能概念。
这篇文章也是当时我决定选择研究语音识别的动力。所以在当时我选人工智能相当于是没人选的东西。文章中提到，人工智能之所以难以实现，是因为人们在听和读时并不完全依赖感官。举个例子，我们在读书时，如果一目十行，可能不会注意到文章中的错别字；同样，两个同学听同一堂课后，记忆也可能有所不同，因为他们可能没有认真听讲。文章认为，除非能创建一个大模型，能够像人一样填补听不到和看不到的信息，人工智能才可能实现。这使我决定不按传统路径去研究，而是自己研究大模型，即现在我们所说的“大模型”。
因此，选择课题最重要的就是找到你真正喜欢的内容。无论是在课堂上还是课后，都要保持对课题的热情，不怕出错，并愿意投入时间和精力去钻研。
此外，当你在面试时被问到为何选择某个实验室或公司时，正确的回答应该是你对这个领域的兴趣，以及你能为实验室或公司做出的贡献。很多同学在面试时常犯的错误是只谈论自己的学业成绩，比如门门都是A。但对于教授或公司而言，门门都是A并不是最重要的，他们更关心的是你学到的知识如何能对他们的工作产生实际作用。因此，找到兴趣所在，不仅能使你在研究和工作中有更多的话题与他人交流，还能在面试时展示你能为他们带来的实际价值。
02
我们刚刚提到了一个兴趣与选择的问题，但是大学四年很长，在中间肯定会碰到很多的困难，我们怎么保持自己始终对专业有一定的兴趣？
这是一个具体而重要的问题。首先，不必过于担心，初期你选择的是SDS学院，而不是具体专业，一年后才需要正式选择专业。其次，我们的专业中有多种方向，你可以在求学过程中自行组合。虽然有些课程是必修的，但也有很多选修课程可供选择。比如，如果你对数学感兴趣，可以在选修课程中多选择数学相关的课程。如果你在数学和编程两方面都有优势，那么课程选择上可以更加灵活。但如果你在某一领域表现更为突出，那么选择选修课程时可以倾向于那个领域。
课程选择是在每学期初进行的，这时你的学业导师可以提供帮助，或者你也可以到学业指导办公室咨询如何选择课程。选课是一个渐进的过程，第一年主要是通识课程，选择余地不大；但到了第二年，你可以开始规划，根据自己的兴趣和特长调整课程组合。例如，如果你发现自己在数学上较为吃力，而编程方面表现较好，可以相应调整课程选择。如果你在物理方面表现突出，并且喜欢动手研究计算机结构，也可以根据这些特点选择相应的课程组合。第三年和第四年的选课也是如此，这些选择不会在毕业证书上体现，但它们反映了你在学期间的兴趣和专长。
虽然有些同学可能觉得我们学校对GPA的要求很高，但我们的GPA标准与香港中文大学本部一致。同时，你可以根据自身的长处选择课程组合。如果你在某门课程上感到困难或者成绩不理想，可以在规定的时间内退掉这门课程，而不留记录。虽然不鼓励大家随意选课退课，但如果你还不确定自己的兴趣所在，初期可以选择更多课程，以便后期找到最适合自己的方向。
03
我想了解一下SDS的研究方向。如果在本科学习阶段结束后，我发现自己的兴趣与学院现有导师的研究方向不符，我应该怎么做？
首先，您提到的情况确实可能发生。虽然我们学院拥有超过70位教授，但不可能涵盖所有的专业方向。然而，港中大（深圳）所提供的基础教育足够广泛，可以帮助您在更广泛的领域中发现自己的兴趣。即使对某个特定领域，如人工智能在海洋工程或地质学中的应用感兴趣，假设我们学院的专业方向中没有涉及这些领域，这并不影响您的求学之路。我们的教授们仍旧可以在你完成本科的课程之后，帮助或推荐你到相关研究领域的高校深造。
关键在于，你发现了自己的兴趣，就已经为未来的发展找到了方向。如果学生计划继续攻读研究生学位，不一定非要在港中大（深圳）继续深造。可以首先了解各个实验室的研究方向。例如，我们学院在多模态学习、视觉与听觉处理、人机交互以及无人驾驶等领域具有显著优势。此外，我们学院在机器学习算法方面也有很高的水平，这些算法可以广泛应用于人工智能的各个相关领域。
另外，很多学生选择了统计学，并在这一领域中不断深耕。如果对统计学感兴趣，除非最终希望成为教授、科学家或统计学家，否则建议您在学习统计学的同时，结合测量科学、医学、自然科学或社会科学的知识，这样能够更好地拓展职业发展空间，找到适合的工作机会。
总之，在大学四年的学习过程中，如果发现自己的兴趣方向正好与港中大（深圳）的专业对接，可以选择在这里继续深造。如果找不到合适的方向，我们也会帮助学生们去海外其他大学继续学习。
04
我想了解在我们学校的大二、大三和大四阶段是否有科研机会？需要满足什么条件，或者在科研过程中需要做些什么？
你可以通过学校官网查看不同教授的研究方向和内容。最重要的是主动与教授建立联系，并与他们进行沟通。一个有效的方法是，在教授的课程上主动询问他们的研究项目。
对于研究内容，博士生和硕士生通常需要在规定时间内取得一定的成果，要求较为严格。而本科生则主要是尝试性的，要求相对宽松。不过，在我的实验室中，也有大二的本科生以第一作者身份发表了论文。这表明，只要你积极参与，也能够获得成果。
在科研过程中，与实验室成员的互动也非常重要。你需要定期参加实验室的组会，高年级学生会为你提供指导，例如每周安排一个小时为你讲解相关内容。虽然这个时间并不要求你立即做出贡献，但希望你能从中学到东西，找到兴趣所在。如果你只是偶尔出现，教授可能会认为你投入不足。
为了获得科研机会，你需要稳定地参与组会，并完成教授布置的任务。这是基本的要求，教授会根据你的参与情况和进步来评估你是否适合继续科研。如果你的课程负担很重，偶尔出现可能会导致教授认为你当前不适合从事科研工作。
你可以从授课教授中选择感兴趣的研究方向，也可以通过电子邮件联系其他教授，或者咨询学业导师。最重要的是保持持续的努力。
02 教授公开课
学院王本友、武执政、王子卓、张云翼四位教授为学生们带来公开课，不仅向学生介绍了大语言模型、生成式人工智能、数据科学、统计学等前沿科技，同时让新生提前体验大学课堂的氛围，从而更好地了解专业教学风格和学习环境。
王本友 助理教授
研究领域：自然语言处理、信息检索、应用机器学习
公开课主题：大语言模型及其未来
王教授介绍了他们团队开发的一系列先进语言模型，包括凤凰大模型、华佗GPT、AceGPT阿拉伯语大模型以及最新的多模态大模型。此外，王教授讲解了大模型的定义、当前的应用方向以及未来的发展趋势。课程最后，王教授与学生们探讨了如何科学和有效地利用ChatGPT进行学习，帮助大家更好地适应和拥抱大模型时代的到来。
武执政 副教授
研究领域：语音交互、语音生成、音频鉴伪
公开课主题：有情商的生成式语音大模型
武教授介绍了语音处理的基础知识，并展示了其团队自主研发的音频、音乐和语音生成框架Amphion的强大功能。通过多种生动的音频样例，形象地展示了人工智能在音频领域取得的显著进步。
王子卓 教授、副院长（教学）
研究领域：随机和鲁棒优化、数据驱动决策问题、定价和收益管理
公开课主题：数据科学——用数据为社会创造价值
王教授通过一系列真实案例展示了数据科学如何利用数据和算法，助力各行各业采用更科学的方法进行决策，从而提升社会效率。他讲述了数据科学在优化星巴克排队系统、使高铁票务分配更合理并避免资源浪费等方面的应用。这些案例突显了数据科学在解决实际问题中的巨大潜力。王教授还分享了一系列实用建议，旨在帮助新生更好地掌握数据科学，为未来的学习和职业发展打下坚实的基础。
张云翼 助理教授
研究领域：时间序列分析、重抽样方法、高维数据分析及无参数统计
公开课主题：大数据时代下的统计学
张教授的分享探讨了数据科学与算法的结合，强调了在海量数据背景下，算法思维的重要性。课程中还介绍了Boosting和MCMC等先进技术，展示了统计学如何在处理复杂数据、提取有价值信息方面发挥关键作用，从而推动大数据时代的科学决策与创新。
03 学生学习与生活体验分享
三位SDS在读学生及一位新生代表分享了SDS日常学习、竞赛队体验及校园生活经验。他们通过亲身经历，向新生们展示了如何高效组织学习、规划学业、掌握关键技能，以及充实校园生活。
彭宇欣 2023级 统计学专业
学生分享内容涵盖如何适应全英环境、如何更好地选课等方面，讨论了本科生如何参与科研，包括通过网站搜索、邮件邀请和课堂宣讲等方式。此外，学生还提到校园生活的多样体验，包括支教、学助、运动和旅游等活动。
刘萱卓 2022级 数据科学与大数据技术专业
学生向新生发出建议——勇敢迈出第一步：拥抱大学生活中的成长与机遇。大学是一个充满挑战和机遇的全新世界，而最关键的一步就是勇敢地走出舒适区。无论是学术探索、社交互动还是个人发展，都需要以积极的心态去迎接。
秦睿 2023级 数据科学与大数据技术专业
学生为新生分享了如何在大学生活中建立自信、积极尝试新事物、保持内驱力和豁达心态的重要性，鼓励新生参与各种校园活动，如学术讲座和社团活动，以丰富学习体验，提升个人能力和人际关系。
涂宵箫 2024级新生（意向计算机科学与技术专业）
暑期加入SDS程序设计竞赛队，已参与多项培训
学生分享了自己以往的竞赛经历，并讲述了作为新生加入SDS程序设计竞赛队的过程。同时，还介绍了SDS竞赛队的指导教授、日常学习和培训安排，以及如何加入队伍的方法。
04 线下咨询答疑
8月26日至28日，教授、学长学姐、竞赛队、学会组织、行政人员在现场提供一对一咨询，解答新生有关专业选择及课程安排的问题，帮助他们更深入地了解自己的学习方向。
港中大（深圳）副校长阮健骢（左上及左下图）、朱世平（右上及右下图）在SDS咨询区域与新生和家长们热情交谈
参与教授
数据科学与大数据技术
陈锐
助理教授
威斯康星大学麦迪逊分校博士
陈逸伦
助理教授
康奈尔大学博士
高品
助理教授
香港科技大学博士
李彤欣
助理教授
加州理工学院博士
李肖
助理教授
香港中文大学博士
鲁家琦
助理教授
哥伦比亚大学博士
茅剑锋
副教授
助理院长
美国波士顿大学博士
王梓丞
助理教授
明尼苏达大学双城分校博士
王子卓
教授
副院长（教学）
斯坦福大学博士
于伦
助理教授
西北大学博士
石川
助理教授
麻省理工学院博士
张海伦
助理教授
西北大学博士
陈锐教授（左） 陈逸伦教授（右）
高品教授（中） 李彤欣教授（右）
李肖教授（左） 鲁家琦教授（右二）
茅剑锋教授（左一） 王梓丞教授（左一）
王子卓教授（左一） 于伦教授（中）
石川教授（左一） 张海伦教授（右一）
计算机科学与技术
贺品嘉
助理教授
香港中文大学博士
徐慰中
教授
威斯康星大学博士
蒋理
助理教授
香港中文大学博士
钟叶青
教授
雪城大学博士
张大鹏
校长学勤讲座教授
滑铁卢大学博士
哈尔滨工业大学博士
贺品嘉教授（左）
徐慰中教授（右） 蒋理教授（右）
钟叶青教授（右） 张大鹏教授（右）
统计学
Cosme Louart
助理教授
格勒诺布尔-阿尔卑斯大学博士
刘瑾
副教授
爱荷华大学博士
施家晟
助理教授
香港中文大学博士
曾家炜
副教授（教学）
斯坦福大学博士
姚建峰
校长讲座教授
统计学学科负责人
巴黎萨克雷大学博士
于天维
教授
副院长（学生事务）
加利福尼亚大学洛杉矶分校博士
张云翼
助理教授
加利福尼亚大学圣迭戈分校博士
Cosme Louart教授（左） 刘瑾教授（左二）
施家晟教授（中） 曾家炜教授（中）
于天维教授（右一） 姚建峰教授（右一）
张云翼教授（右）
迎新活动学生采访
杨惜画
“参加了‘院长面对面’活动后，我对数据科学学院有了更深入的了解，同时也对大学生活的规划更加明确。
院长的建议让我明白了如何平衡学术、实习和课外活动，并激发了我对未来的期待。借助这些实用的建议，我相信自己能够度过一个充实且富有意义的大学时光。”
索熠廷
“我参加了所有的公开课，其中王本友教授和武执政教授的分享对我特别有吸引力。因为他们的内容很有趣且偏向实际应用。我对如何将数据科学知识应用于实践非常感兴趣，并且未来希望从事AI领域的工作，也因此计划选择计算机专业。”
马源清
“我打算未来选择计算机专业。通过与教授们深入交流，我不仅了解到一些前沿的科研机会和最新的研究方向，还认识到在这一领域中打好基础知识框架的重要性。这包括掌握核心编程技能、深入理解数据结构和算法、熟悉计算机系统的基本构成，以及具备扎实的数学基础。”
王渊源
“我对未来学习统计学充满兴趣。在听完教授的公开课后，我对统计学的前景有了更深刻的理解，并且了解了学科背景和相关信息，这些对我来说非常有用。这些内容不仅增加了我的知识储备，还让我对未来的学习方向更有信心。”
罗梓桐
“之前对未来的学习内容还不太了解，但通过听取各位教授的公开课以及与他们的深入沟通，我对本科四年的课程有了初步的认识。
我倾向于选择统计学专业，张云翼教授的公开课以及与曾家炜教授的交流让我获益匪浅，帮助我了解了该专业的发展方向和就业前景。”
期待与大家在SDS相聚，拥抱人工智能、数据与计算的世界，共同迎接未来的挑战与机遇！
特别鸣谢
（按姓名首字母排序）
志愿者学生
SDS竞赛队
江璘鋆、蒋一歌、涂宵箫、赵子逸
王本友教授团队展示
葛文韬、沈清宁、肖徽腾、肖杨、孙雨晴
武执政教授团队展示
黄伊乔、张峻安
SSC
方梓豪、刘萱卓、秦睿
FE学会
刘耀泽、张嘉宁
学生助理
梁智昊、彭宇欣、王程玮、徐清扬、赵郁松
SDS行政
本科教育、博士项目
陈美凤、张佩仪
升学就业
戴贺、曲艺、郑瑜、赵晗晓
学生事务
刘嘉文、慕容嘉、俞瑜
硕士项目
陈汝兵、张颖雯、王怡欣、周仪菁、赵丽虹
院务办公室
杜玥、李筠、姚梦娴
Publicity团队
吴雯、杨逸、杨婧
