大一能够被老师邀请进组说明还是非常有科研潜力的，应该把握住这样的机会，毕竟很多导师并不会招募本科生进组，也只有一小部分本科生有机会跟着导师做科研，这对于后续的保研、申研、考研和读研都会产生比较积极的影响。
导师邀请大一的同学进组大概率需要加入一个长期课题项目，科研周期往往在两年以上，所以有相对比较充足的准备时间，可以一边开展基础的科研任务，一边学习相关的理论知识。
以我的大数据组为例，大一的同学进组往往都会先从事基础的数据采集和整理任务，帮助组里的研究生同学来完成一些数据预处理任务、模型实现任务、训练任务和验证任务等，这个过程对于数学基础的要求并不算高，但是对于编程能力还是有一定的要求的，而且需要具有较强的学习能力和责任心。
机器学习是一定要学习的，由于已经加入了课题组，所以建议结合具体的课题任务来学习，而不是一味通过刷视频来学习，一方面刷视频学习的时间成本比较高，另一方面很多内容的针对性并不强，不能落到课题项目中。早期入门的时候刷刷视频是可以的，但是按照历史经验来说，刷视频学习的效率是比较低的，在具备了一定的基础之后，应该结合课题的要求来开展实践活动。
机器学习入门可以从经典的机器学习算法开始，比如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等算法，这些算法并不难理解，对于数学的要求也并不高，大一的同学是完全可以理解的，然后完成算法的实现和应用，尽快掌握机器学习的流程，了解有监督、无监督、半监督、自监督的特点和区别。
在学习完经典的机器学习算法之后，可以接着学习开发框架，可以接着学习Pytorch，这对于后续读文献做复现有直接的影响，而且在学习Pytorch的过程中，就可以完成大量的经典案例，这个过程可以逐步提升对于机器学习的理解。
在课题组开展科研活动的过程中，一定要充分利用实验室的交流和实践场景，要积极参与一些学术交流活动，在开组会的时候要做好记录，要尝试提问，这是培养自己思维方式非常有效的方法。
在课题组学习一段时间之后，可以开始尝试阅读经典文献，同时可以进一步尝试写一篇综述，这个过程可以争取到导师更多的指导，毕竟导师对于能出成果的同学都会更关注，也会给自己创造出更多的学习机会。
对于本科生同学来说，不论大几开始参加科研，也不论是否有机会参与科研，都应该尽量开辟自己的交流渠道，积极参加技术论坛。
目前我联合多名国内外知名大学的导师和互联网大厂的企业导师，共同搭建了一个技术论坛，在持续开展科研活动和成果分享活动，感兴趣的同学可以联系我申请参与，相信一定会有所收获。
最后，如果有计算机领域相关的问题，欢迎与我交流。
