大一能夠被老師邀請進組說明還是非常有科研潛力的，應該把握住這樣的機會，畢竟很多導師並不會招募本科生進組，也只有一小部份本科生有機會跟著導師做科研，這對於後續的保研、申研、考研和讀研都會產生比較積極的影響。
導師邀請大一的同學進組大概率需要加入一個長期課題專案，科研周期往往在兩年以上，所以有相對比較充足的準備時間，可以一邊開展基礎的科研任務，一邊學習相關的理論知識。
以我的大數據組為例，大一的同學進組往往都會先從事基礎的數據采集和整理任務，幫助組裏的研究生同學來完成一些數據預處理任務、模型實作任務、訓練任務和驗證任務等，這個過程對於數學基礎的要求並不算高，但是對於編程能力還是有一定的要求的，而且需要具有較強的學習能力和責任心。
機器學習是一定要學習的，由於已經加入了課題組，所以建議結合具體的課題任務來學習，而不是一味透過刷影片來學習，一方面刷影片學習的時間成本比較高，另一方面很多內容的針對性並不強，不能落到課題專案中。早期入門的時候刷刷影片是可以的，但是按照歷史經驗來說，刷影片學習的效率是比較低的，在具備了一定的基礎之後，應該結合課題的要求來開展實踐活動。
機器學習入門可以從經典的機器學習演算法開始，比如決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等演算法，這些演算法並不難理解，對於數學的要求也並不高，大一的同學是完全可以理解的，然後完成演算法的實作和套用，盡快掌握機器學習的流程，了解有監督、無監督、半監督、自監督的特點和區別。
在學習完經典的機器學習演算法之後，可以接著學習開發框架，可以接著學習Pytorch，這對於後續讀文獻做復現有直接的影響，而且在學習Pytorch的過程中，就可以完成大量的經典案例，這個過程可以逐步提升對於機器學習的理解。
在課題組開展科研活動的過程中，一定要充分利用實驗室的交流和實踐場景，要積極參與一些學術交流活動，在開組會的時候要做好記錄，要嘗試提問，這是培養自己思維方式非常有效的方法。
在課題組學習一段時間之後，可以開始嘗試閱讀經典文獻，同時可以進一步嘗試寫一篇綜述，這個過程可以爭取到導師更多的指導，畢竟導師對於能出成果的同學都會更關註，也會給自己創造出更多的學習機會。
對於本科生同學來說，不論大幾開始參加科研，也不論是否有機會參與科研，都應該盡量開辟自己的交流渠道，積極參加技術論壇。
目前我聯合多名國內外知名大學的導師和互聯網大廠的企業導師，共同搭建了一個技術論壇，在持續開展科研活動和成果分享活動，感興趣的同學可以聯系我申請參與，相信一定會有所收獲。
最後，如果有電腦領域相關的問題，歡迎與我交流。
