1984前后，那时候的计算机课程在学期中是根本注册不上的，他只能利用夏天的时间选修一些课来恶补 。
杨强回忆道：
我真正开始熬夜就是从那时候开始的 。
出国前的视力非常好，但为了赶计算机那些动辄上千行代码的大作业，不得不经常熬夜，导致视力下降，最终才戴上了眼镜 。
为了上机完成《操作系统》作业，不得不排队到夜里三四点 。还要在晚上去听给成人班开的计算机课，后来因为学得好，加之老师太忙没时间上课，便让杨强代课教成人班 。
就这样，在1985年，他顺利转入计算机系 。而在此之前，他其实已经在教三门计算机课程——数据结构、电路设计、人工智能 。
就这样，在马里兰大学的七年期间，杨强完成了双学位硕士（计算机科学和天体物理学硕士学位）、博士（计算机科学）的学习 。
在接受《中国科学报》采访的时候，杨强也对自己的人工智能研究之旅进行了复盘：
前半部分是以专家系统为主的思维，即先入为主，人用计算机的逻辑语言把人类的专业知识输入计算机，是读博期间所流行的 。
后半部分则是机器学习，即不是先入为主，而是通过对事件和环境的观察、通过训练数据，学到一个模型，再付诸实施，预测未来 。
博士毕业后的他，赴加拿大滑铁卢大学计算机系担任助理教授及副教授，并于1995年得到了终身教授的职位，这个时候距离他博士毕业仅仅只有7年 。
在时间和科研经费相对自由的情况下，杨强便开始了后半部分的研究，即机器学习 。
当时，这还是人工智能领域的一个小分支，也处于寒冬之中 。
但他有很强的信心，在他看来，这必然是未来趋势之一 。
他曾经比喻道：
很多人会惊讶于2、3岁的小孩子就拥有超强的语言天赋 。
这并不是一两个例子就能学会的，而是已经有了一定的积累 。这种积累可能源于父母，得到了他们赋予的大脑中很多知识的连接 。
只不过有些还没有连接上，需要1、2个例子来刺激 。
其实，这就是杨强后来提出的迁移学习的基本模型——可以把大数据领域的知识迁移到小数据的领域来，并解决小数据的问题 。
在他看来，机器学习离不开两点 。
一个是举一反三的能力，也就是迁移学习；同时也离不开连接数据孤岛的能力，也就是联邦学习，解决了数据割裂和数据隐私问题 。
而在此之后，杨强先后在加拿大西蒙弗雷泽大学计算机系、香港科技大学计算机科学与工程学系任教 。
成功方法论：让自己跟昨天不一样或许你会觉得他的职业变动有些频繁，但其实这正是杨强所遵循的一个很简单的原则——不断学习，不断提高自己，让自己跟昨天不一样 。
杨强说：
在大学工作时，我给自己定了一个挑战，就是成为行业领袖，知识也要不断提升 。
成为正教授之后，还有讲席教授，再之后还有特聘教授 。
这些职称都获得之后，周边能学的东西几乎都学到了，那就要换个“朋友圈” 。
这或许正是他在从教的同时，还不断的参与校外活动和科研的原因 。
1999年，微软亚洲研究院成立之后，他就进入其中，成为首批研究员之一 。2012年，华为诺亚方舟实验室成立 。杨强于2012-2015这三年期间，出任实验室创始主任 。
2015年，他还出任了“微信－香港科技大学人工智能联合实验室” 主任 。2018年，出任在微众银行担任首席人工智能官(CAIO) 。
如今，在这个职位上的他，希望把整个金融服务设计到一个人工智能的模型里 。

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