入学自我介绍
入学自我介绍
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老师和同学们好，我本科是学前教育，和现在的智能复杂体系、统计和大数据方向跨度比较大。入学前我主要在补极值理论、应用统计、大数据和复杂系统的基本概念，同时训练用 AI 和 Codex 辅助读论文、做数据分析和整理报告。现阶段我的目标是先能跟上课程和组会，并从文献整理、数据清洗、基准模型复现这类任务开始参与。
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老师和同学们好，我本科是学前教育，跨到现在这个方向对我来说挑战比较大。入学前我没有试图短期补成数学或统计科班水平，而是先建立一个专业概念框架，重点包括极值理论中的尾部风险和极端事件、应用统计中的估计检验和回归建模、大数据中的数据清洗和机器学习流程，以及复杂系统中的网络、反馈和涌现。
我现在比较重视 AI 协作能力，会用 AI 帮助我拆解作业、解释论文、生成代码和检查报告表达。但我也知道 AI 不能替代专业判断，所以我会特别关注模型假设、数据来源、结果解释和不确定性。入组初期，我希望先从可复现、可验证的小任务开始，比如整理文献、清洗数据、跑基准模型和复现论文图表。
研究兴趣表达
我目前对极端事件和复杂系统风险比较感兴趣。我的初步理解是，很多复杂系统中的关键问题不是平均状态，而是尾部风险、异常传播和系统失效。这个方向可能需要结合极值理论、应用统计、网络分析和大数据方法。虽然我现在对理论推导掌握还有限，但我可以先从数据整理、模型复现和文献综述入手。
避免踩雷
不要说：
- 我已经掌握了极值理论。
- 我本科虽然不是这个专业，但 AI 可以帮我解决。
- 我主要想靠工具完成作业。
可以说：
- 我目前先建立了概念框架，理论细节还在补。
- AI 能帮助我加速学习，但我会重点核查假设和结果。
- 我希望先从可验证的小任务开始，逐步提高理论深度。