这是一个不少同学都比较关心的问题，我从科研和读研的角度来说说个人建议。
首先，当前主攻CV方向依然是不错的选择，作为落地应用前景比较明确的方向之一，未来CV的创新空间还会进一步得到扩展。
从科研的角度来说，不论是主攻CV还是NLP，机器学习、深度学习都是必须要重视的，而且要深入学习，毕竟深度学习是当前CV领域创新的重要基础。
对于具备一定编程基础的同学来说，可以直接开始学习深度学习，在资料文献的选择上可以由浅入深，逐步掌握深度学习的基本概念。深度学习的学习门槛并不算高，但是要想深入并不容易，对于数学基础也有一定的要求。
对于研一的同学来说，建议在阅读深度学习书籍的过程中，同步阅读一些经典的深度学习论文，而且要重视深度学习框架的学习，这对于后续的复现和科研实践都有比较直接的影响，也会影响自己能否尽快找到创新的着力点。
CV是一个大方向，创新方法很多，而且很多方法正在改变CV的创新格局和应用边界，随着人工智能进入了后大模型时代，如何为CV开辟新的创新空间正在成为众多科研工作者努力的目标，当然这并不意味着要抛弃大模型，而是在探求新的突破点，以解决当前大模型存在的诸多问题。
对于刚开始学习机器学习、深度学习的同学来说，要重视监督学习、非监督学习、半监督学习、自监督学习、强化学习这些机器学习范式之间的区别和联系，要给自己搭建起一个比较清晰的学习框架。
当前很多团队在自监督学习方向发力，基于自监督学习来构建通用表示模型，在上层采用监督学习和强化学习来完成目标识别和控制等具体任务，所以可以重点