文科生逆襲人工智能之路

出處｜極客時間《人工智能基礎課》專欄

極客時間上線以來，咱們收到不少評論，其中有很多說的是本身經過極客時間專欄和課程學習後，收穫的提高和成長。下面是用戶徐凌的故事，分享給你們，咱們一塊兒學習。

1 立志學人工智能的原因

我本人平時很喜歡看科普知識，自從 2016 年得知 Alpha Go 打敗李世石以後，對人工智能很感興趣。經過網絡搜索，我報了吳恩達在 Cousera 上面的公開課。雖然在這門公開課裏，吳恩達力求深刻簡出，但仍是有不少內容我不太懂。

我是 2005 年大學畢業的，專業是市場營銷，因此在數學和編程基礎上我比較薄弱，再加上我畢業也有十幾年了，甚至有不少中學數學也都遺忘了。恰好這段時間我聽了喜馬拉雅上的《卓老闆聊科技》裏講到數學家伽羅瓦的故事，引發我對數學的興趣。因此我決心學好數學。

2016 年我首先把中學數學快速地再學了一遍，其實中學數學不少內容好比三角函數，當時學的時候以爲無用，可是其實都是很重要的基礎。從 2016 年下半年開始，我從單變量微積分開始學進階一些的數學。

2 個人學習計劃

2017 年，我自學了單變量微積分、多變量微積分、線性代數、微分方程、離散數學和統計學。編程方面，去年我學了 Python，Matlab 和 SQL。 Python 是跟人工智能關係很大的語言，而 Matlab 在機器學習上面也很重要。

今年我計劃繼續增強微積分、線性代數、微分方程和離散數學方面知識。同時會在機率學、數論、數學分析和優化論上面花費一些功夫。今年下半年，我還打算開始學習隨機過程（網上看到隨機過程比較難）。

編程方面，我原來打算學 Java 和 C++ 語言。可是以前在知識星球上和羣友交流，別人意見是：編程語言不須要學太多。考慮到數學可能更重要，今年我在編程方面的計劃是，主要是繼續鞏固 Matlab 和 Python 的技能。

明年個人計劃大致是開始學習集合論、圖論和泛函分析。開始嘗試閱讀一些人工智能方面的相關論文。

除此以外，我天天大概會花 20 分鐘左右學習英語，這個時間並不固定，通常都是拿坐電梯、排隊買咖啡的時間學英語。我以爲學英語仍是很重要的，只有英語好才能聽懂視頻課程，看懂原版教材，此外之後要讀英文論文也須要必定的英語能力。

3 學習方法

我以爲學習方法是很重要的，不少東西學很差大多不是智商問題，更多是沒有學習熱情，或者學習方法不對。經過這幾年的學習，我總結出很多我認爲頗有效的學習方法，同時也學習了不少別人先進的學習方法。在這方面我從萬維鋼老師的專欄中學到很多。

• 近年來一萬小時刻意練習理論很火。萬維鋼老師說過數學是特別適合刻意練習的，我很想試驗一下 1 萬小時下來，我能不能真的從無基礎開始成爲人工智能方面的專家。這裏刻意練習很重要，雖然如今社會上終身學習的風氣很旺，可是大多數人的學習是娛樂性的，這不能叫作刻意練習。好比我一開始經過看可汗學院視頻學數學，雖然可汗的數學視頻很是好，可是我以爲看可汗學院並非很好的學數學的辦法。由於一來可汗學院教的數學內容偏簡單，像微積分，線性代數等章節，可汗只講了很基礎的內容。二來可汗學院習題不夠。我一開始經過可汗學院學數學，當時看視頻以爲都懂了，結果一個月後回顧時發現全部知識點全都忘光了。這主要緣由就是缺少練習。學數學必定要多作習題，把一種算法練到成爲條件反射纔算是掌握了這個算法，我以爲這纔是刻意練習的精髓。

• 我以爲上麻省理工學院的 MIT OPEN COUSERWARE網站學數學頗有效，這個網站上面有麻省理工的不少課程的教學視頻，老師講課質量都很是高，比國內的高數教學視頻要好。除此以外，對於很多課程，這個網站上面還有教科書推薦，課後習題和答案，甚至還有期末考試試卷和答案。我以爲除了看他們的視頻以外，按照他上面的推薦買一些英文原版的教科書來學。每一個章節結束後自覺作習題很重要。最重要的是學完一門課本身應該作幾份這門課的期末試題，我對本身的標準是本身作卷子能達到 80% 以上的才能算過關，不然應該從新學一遍。

• 我把整年的學習分紅 50 個小計劃，這樣每完成一個計劃有必定的成就感。同時每 100 小時做爲一個學習區塊，不一樣的知識內容按照不一樣的難度分配不一樣的學習時間區塊。這樣作一來能夠逼迫本身在一些知識上花費足夠的時間，二來能夠避免有些知識上花費過分的時間精力。由於每一個人時間都是有限的，假如你一年自學有 1000 小時可供利用，你不但願在某個細節上花費掉三四百小時，致使其餘知識沒時間學。要設定一個難度合理的計劃其實也不容易，去年個人計劃就遠遠沒完成，今年過了 6 周時間，我也只完成了 3 周的計劃，但願能儘快補上。

• 時間管理方面，其實不少閒暇時間均可以被利用上。我如今大致能作到把一天以內閒暇時間都利用上了。走路，上廁所，洗澡時能夠聽音頻節目，通勤時能夠閱讀一些學習內容。我以爲本身開車是很浪費時間的事情，坐公共交通的話就能夠把通勤時間利用上了。其實光是坐電梯時都能擠出很多時間。我算過，平均天天坐電梯，等電梯的時間都要十幾分鐘左右。這段時間其實拿來背單詞很不錯，15 分鐘能夠背 50 個單詞左右。其實天天要真擠時間，能夠擠出不少時間來學習，通常人也就天天睡 7 個半小時，工做 8 小時，天天剩下 8.5 小時除去一些瑣事和適當娛樂，理論上也能拿出 3 到 4 小時出來。週末在家能夠花更多時間學習。固然有時候壓力太大也會偷懶，好比我去年下半年玩某款遊戲上癮，試過連續兩三晚一直在玩遊戲的。本身儘可能克服就好。我這兩年一共學習了 2039 小時，我計劃是每一年學習 1500 小時，這樣 7 年就能夠完成 1 萬小時學習。目前實際上尚未完成計劃。

• 我我的經驗是學習時最好設定 1 小時鬧鐘，學習一個小時，休息 3 分鐘比較好。學習期間儘可能手機調飛行模式，不要聽音樂避免干擾。這樣能最大化學習效率。個人心態是：只有 1 萬個小時，浪費 1 小時就少一小時，這樣能珍惜時間。

• 根據艾賓浩斯記憶法，我每半年會花 100 小時左右複習一下以前學習的東西。

• 我在極客時間訂閱了王天一教授的《人工智能基礎課》和朱贇的《技術管理課》，同時在獲得和喜馬拉雅上也訂閱了一些節目。其實這些節目做爲平時調劑，休閒娛樂的內容仍是挺不錯的。

• 經過分享學習。我本身有一個公衆號，主要作科普知識分享，公衆號叫「凌哥雜談」。經過分享來鞏固記憶和你們一塊兒交流是愉快的，也歡迎你們訂閱。

4 我以爲學人工智能的將來優點

我以爲若是能真正掌握人工智能技術，將來必定是有不錯的前景的。我感受這項技術不像以前幾年很火可是幾年後就銷聲匿跡的其餘互聯網概念，這項技術將來應該會有愈來愈大的市場前景。並且和純粹學計算機相比，人工智能的門檻較高，尤爲是數學門檻。這阻礙了一部分老程序員轉行從事人工智能的流動性。

5 學習的心態

有些人以爲終身學習是一件很苦的事，其實把這個當成一個興趣的話，學習也能夠當成一種娛樂。有不少人天天花費不少時間作健身，我之前也練過健身。其實訓練頭腦跟練健身是同樣的，只不過咱們訓練的是本身的大腦而已。並且練健身的話，只要一停，半年後身體就復原了。而對大腦充電，有不少知識能夠保持很長時間。我之前也業餘練過長跑，參加過馬拉松，我以爲學習一項技能和練健身和練長跑所需的自律和練習方法都有相通之處。只不過不少人沒有意識到學習也是一種鍛鍊。

以上是個人學習心得，和你們分享一下，但願你們可以共同進步。

若是你也有和「極客時間」的故事，歡迎投稿 stanford@geekbang.org ，有機會登上 InfoQ！

2018，一塊兒成爲極客！

這就是陪伴徐凌的極客時間專欄《人工智能基礎課》。歡迎長按識別二維碼訂閱。

6 《人工智能基礎課》專欄目錄

 

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