當時了解的是用 python開發機器學習，深度學習，後來還知道十大框架，tensoflow等，當時還在了解這些框架誰好誰壞，總是還是在門外。對python也不了解。
於是我安裝pycharm開始寫人工智慧程式，寫了個爬蟲從網上獲取資料，然後輸入scikit-learn的機器學習模型訓練，把結果輸入**，沒有幾行**，可是結果發現**不對，怎麼回事呢，再寫複雜一點**，就不行了，寫不下去了。
主要是對python語法和用法不熟悉，寫不出複雜一點python程式,然後呢，機器學習為什麼要訓練，然後才能**，而且**要幹什麼呢？為什麼要**？機器學習和深度學習又有什麼不同呢？為什麼要用這個學習演算法而而不用那個學習演算法。
做不下去了。隨機森林為什麼效果可以追上深度學習呢？學習人工智慧沒那麼簡單，以前我學習一門計算機語言一兩個月就可以了，現在半年過去了，人工智慧的門還沒進。
我不是那麼容易服輸的人。
既然只看網上文章不行，就買書來看。那段時間我在家，有時間，先看了一本matlab,因為我看到網上招聘人工智慧要掌握哪些技能，我就學那些，看了一本python高階開發，看了一遍估計能看懂一半，python語法跟其他語言有差別。基本上一周能看一本，看python機器學習演算法，大戰機器學習，tensorflow實戰，機器學習演算法原理和實踐，tensorflow框架，看到後面越懂越多，看了幾個月，感覺自己行了。怎麼做呢，要實戰，不能總是學習吧？應聘去。
看到網上有招聘人工智慧的，投簡歷，沒回應，可能讀幾本書還不能讓人心動要招聘吧。最後終於有個回應了，讓我去面試，於是去了，幾個人面試，問了各種問題，主要是應聘人員對人工智慧也了解不多，所以我就按照看的書回答他們，實在不懂就說還沒研究過。但是畢竟讀過書，雖然沒有按照阿里面試這樣針對題目背一遍，對答如流，不過也能說個三四。幾天後應聘通過，可以去上班了，工資明顯超過程式設計師。看來學習人工智慧沒白學。
進入公司後開始學習深度學習，讀了3本深度學習和tensoflow書籍，有兩本是英文的，幸好英語過六級，讀下來有幾個單詞不懂，可以查字典，基本能讀懂，增強學習就是在深度學習原理搞懂的，之前看了tensorflow實戰也沒看懂。還有卷積神經網路也慢慢搞懂了，還研究tensowflow編譯，tensowflow架構和原始碼，深入tensorflowapi，tfrecord等。最後實踐了兩個專案，一維卷積神經網路學習波形，二維卷積神經網路用來識別，可能樣本較少，只有80%左右準確率。還用了keras,tensorlayer等架構程式設計。研究vgg,resnet等網路。自己嘗試設計自己的神經網路。進入公司才是真正地學習人工智慧。
我現在還用svm寫機器學習程式，不過相對tensorflow，是簡單了不少，只是卷積神經網路可以自動學習特徵，而svm要做特徵工程，svm只有核函式linear,poly,rbf,sigmoid幾個特徵學習器，用來找到乙個分割超平面進行分類。機器學習用的樣本資料比較少就能分類，而深度學習用大量資料，這樣難度也很大。雖然有人認為深度學習有資料就行，可是也不是那麼簡單的，好的神經網路設計也不是人人做得來。
基本上說我研究演算法目前可以說是乙個合格機器學習工程師，但是離大師還是有距離的，比如理論還是不夠深入，對rnn還不熟悉，以及各種目標檢測演算法，增強學習等。因為我擅長的是讀寫**，我學習技術大多是通過閱讀**來學習的，比如svm我是閱讀scikit-learn帶的svm**來學習，而不是大量閱讀svm理論書籍，可能讀不進去也讀不懂，**反而更容易讀懂。有人說不懂理論怎麼理解**？我是通過閱讀**來理解理論的，這就是逆向？這或許是說，人也可以倒著走路的。
總之我已經走上人工智慧大道了，花了一年半才成功轉行，其實你捨得用一年半的時間去轉行嗎？當然之前你可能沒有想到何時走到，但是人工智慧之路沒有捷徑，我用一年半，你可能用三年半，那你可能還在半路。但是沒有可以選擇，人工智慧之路不可以選擇，而是必須走下去，如果你的學習能力差一點，你可以參加學習班啊，不能乙個人閉門造車，不懂裝懂。我現在還看斯坦福吳恩達的機器學習教程，一周看一集，沒學到很多東西，聽英語倒是進步很大，現在可以跟上英文本幕了。
我要去享受人工智慧學習成果了，你也來吧。人工智慧盛宴，不可以錯過。
人工智慧學習之路
1人工智慧基礎 高等數學必須會 資料分析 概率倫 gai lv lun 線性代數及矩陣 凸優化 tu you hua 微積分 wei ji feng 古典模型 逼近輪 牛頓法 梯度下降 python 高階應用 容器 容器淺拷貝和深拷貝 高階函式 lambda表示式 約瑟夫環問題 模組和高階包 時間庫...
我所理解的人工智慧
很多人容易把人工智慧理解為機械人。機械人是人工智慧的乙個實際體現。人工智慧應用很廣泛。下面我來談談我的理解。人工智慧可分開理解為 人工 和 智慧型 即人類創造出來的智慧型，從廣義上來講只要人類創造出來，能為人類工作減少人類操作步驟，提高工作效率，代替人類工作的都可以歸為人工智慧，從狹義上來講，是人工...
我眼中的人工智慧學習三境界
昨夜西風凋碧樹，獨上高樓，望盡天涯路 上句是王國維先生的讀書三境界之第一層境界，意思就是做學問之前,先要有思想準備,看到學海無邊知識無涯,從而激發奮鬥並為之獻身的精神和勇氣,同時又感慨自己的學問之不足。hello world 與hello world！就像剛開始學習每一種語言都要去寫第乙個程式 he...