不知不觉中,专栏已经更新到了最后一个模块。在这个过程中,收到了很多同学的留言。我看到了每一条留言背后的那份努力,今天就和你分享一位同学的故事。

留言来自《深度学习 | 玉不琢不成器:深度学习中的优化》

留言来自《深度学习之外的人工智能 | 一图胜千言:概率图模型》

下面就是徐凌的故事,我们一起学习。


一、立志学人工智能的缘由

我本人平时很喜欢看科普知识,自从2016年得知Alpha Go战胜李世石之后,对人工智能很感兴趣。通过网络搜索,我报了吴恩达在Cousera上面的公开课。虽然在这门公开课里,吴恩达力求深入简出,但还是有很多内容我不太懂。

我是2005年大学毕业的,专业是市场营销,所以在数学和编程基础上我比较薄弱,再加上我毕业也有十几年了,甚至有很多中学数学也都遗忘了。刚好这段时间我听了喜马拉雅上的《卓老板聊科技》里讲到数学家伽罗瓦的故事,引起我对数学的兴趣。所以我决心学好数学。

2016年我首先把中学数学快速地再学了一遍,其实中学数学很多内容比如三角函数,当时学的时候觉得无用,但是其实都是很重要的基础。从2016年下半年开始,我从单变量微积分开始学进阶一些的数学。

二、我的学习计划

2017年,我自学了单变量微积分、多变量微积分、线性代数、微分方程、离散数学和统计学。编程方面,去年我学了Python,Matlab和SQL。 Python是跟人工智能关系很大的语言,而Matlab在机器学习上面也很重要。

今年我计划继续加强微积分、线性代数、微分方程和离散数学方面知识。同时会在概率学、数论、数学分析和优化论上面花费一些功夫。今年下半年,我还打算开始学习随机过程(网上看到随机过程比较难)。

编程方面,我原来打算学Java和C++语言。但是之前在知识星球上和群友交流,别人意见是:编程语言不需要学太多。考虑到数学可能更重要,今年我在编程方面的计划是,主要是继续巩固Matlab和Python的技能。

明年我的计划大体是开始学习集合论、图论和泛函分析。开始尝试阅读一些人工智能方面的相关论文。

除此之外,我每天大概会花20分钟左右学习英语,这个时间并不固定,一般都是拿坐电梯、排队买咖啡的时间学英语。我觉得学英语还是很重要的,只有英语好才能听懂视频课程,看懂原版教材,此外以后要读英文论文也需要一定的英语能力。

三、学习方法

我觉得学习方法是很重要的,很多东西学不好大多不是智商问题,更可能是没有学习热情,或者学习方法不对。通过这几年的学习,我总结出不少我认为很有效的学习方法,同时也学习了很多别人先进的学习方法。在这方面我从万维钢老师的专栏中学到不少。

四、我觉得学人工智能的未来优势

我觉得如果能真正掌握人工智能技术,未来一定是有不错的前景的。我感觉这项技术不像之前几年很火但是几年后就销声匿迹的其他互联网概念,这项技术未来应该会有越来越大的市场前景。而且和纯粹学计算机相比,人工智能的门槛较高,尤其是数学门槛。这阻碍了一部分老程序员转行从事人工智能的流动性。

五、学习的心态

有些人觉得终身学习是一件很苦的事,其实把这个当成一个兴趣的话,学习也可以当成一种娱乐。有很多人每天花费很多时间做健身,我以前也练过健身。其实训练头脑跟练健身是一样的,只不过我们训练的是自己的大脑而已。而且练健身的话,只要一停,半年后身体就复原了。而对大脑充电,有很多知识可以保持很长时间。我以前也业余练过长跑,参加过马拉松,我觉得学习一项技能和练健身和练长跑所需的自律和练习方法都有相通之处。只不过很多人没有意识到学习也是一种锻炼。

以上是我的学习心得,和大家分享一下,希望大家能够共同进步。


上面是徐凌同学的分享,我自己也受益颇多。我想每个人都有自己的学习经历和故事,你和人工智能有哪些故事呢?也欢迎你写一写,就像徐凌所说,通过“分享来学习”。

独行者速,众行者远,在分享交流中拓展视野、提升格局,让我们共同进步。

分享“我与人工智能的故事”,等你留言!

欢迎你踊跃参与,极客时间会送上30元奖励红包!

评论