刚刷手机又看到一篇鬼扯的AI学习路线图，什么三个月进大厂，看得我想把咖啡泼屏幕上。手里的美式都凉透了，想想还是把这事儿说完吧，这破键盘还有个键老卡住，你们忍忍。

说到AI人工智能该如何学习：从零基础到实战的完整进阶指南，你搜这个标题能看到一百种说法，但没几个是真从坑里爬出来的人写的。我嘛，搞了五年多，亏过钱、掉过头发、也带过几个现在混得还行的学员，今天就当酒后吐真言，想到哪说到哪。

这个错误我犯了三次，每次损失都上万

第一个坑就是跟风买课。2019年那会儿，我看人家说NLP是未来，砸了八千多买了个自然语言处理的课，结果连Pytorch都装不明白。不对，我刚才说错了，不是装不明白，是根本不知道要装gpu版的，cpu跑了三天模型没出来，我还以为电脑坏了。

后来才懂，零基础上来别碰什么transformer、bert，你连梯度下降是啥都说不清，学那个等于不会走要飞。我有个学员，大专学历，按我说的先从“调包侠”做起，就是只会用现成的库、改改参数跑个图，三个月就能搞出点东西，反而比那些啃数学的天天哭丧着脸强。

（说到这个，我想起2019年那个夏天，我为了搞懂反向传播手推了二十页公式，结果现在全忘了。tql，太傻了，浪费时间）

对了，插一句，有个小工具叫Google Colab，免费的gpu，别傻乎乎先买一万多的主机。我第一个项目就是在Colab上跑的，虽然每天断连好多次，但够用了。好，拉回来。

别信“数学不重要”，也别信“数学是一切”

网上吵架最多的就是这事儿。我的真实经验是：线性代数知道矩阵乘法、概率知道贝叶斯是什么水平、微积分会求个导就够了。真的，我又要纠正一下，不是“够了”，是“绝对够入门了”。你又不是去发明新算法，你是去用算法。

（手机震了，我回个消息，马上回来）

好了，刚才带小孩的说要去接人。接着说，我见过太多人卡在数学上一年半载放弃了，包括我自己。有一次我非要搞懂SVM的核函数怎么推的，整整两周没碰代码，学完之后呢？调SVC(n)就一行。气不气人？所以你现在就干一件事：装好python，跑通mnist手写数字识别，别管里面公式，跑起来那一刻你的信心比学两个月数学管用。

跑题一下：找项目比看书重要十万倍

你们再去看AI人工智能该如何学习：从零基础到实战的完整进阶指南那种长文，如果通篇都在推荐书单，直接关掉。我书架上的《机器学习实战》《花书》都落灰了，真正让我学会的是这个破事：

2021年我接了个小活，帮一家生鲜店预测第二天哪个菜卖多少。数据脏得不行，有负数销量、有重复记录、有时间戳全乱。我没用任何高大上模型，就一个线性回归加个简单的滑窗平均，调了一周特征，效果居然比隔壁团队用LSTM还好。老板很高兴，给了我八千块。那一刻我才懂，工业界要的不是yyds的模型，是稳、快、能解释。

所以我给你的建议极度俗气但有用：先去kaggle找个titanic或者房价预测的题目，完整做一遍，提交结果。然后模仿着改特征，看分数能不能涨0.01。别贪多，这一个坑你认真蹲两周，比刷十门课都强。

（对了，另一个小技巧：数据预处理写个checklist，空值、异常值、重复值、分布偏移，每步留截图。我因为没留截图，被leader骂过三次，真事）

千万别在这件事上花时间 - 配置环境

环境折腾了我整整两年。conda一个环境、pip一个环境、docker再来一个，乱了就重装系统，艹。后来学乖了，每个项目单独文件夹，里面写个requirements.txt，用pip freeze > requirements.txt锁版本。不对，是pip list --format=freeze > requirements.txt，看，我都记不准，但够用。

还有，别用jupyter notebook做正式项目，回看的时候你会想抽自己。我学到的教训：写.py + 用print或者用wandb记录日志。

你现在就可以做的1件小事

好了不啰嗦了，你现在就去kaggle注册个号，找到“Titanic - Machine Learning from Disaster”这个比赛，点fork（其实是copy），然后按notebook里的提示一步步点运行。只要看到提交分数，哪怕0.5分，你就算跨过第一道坎了，全程不需要你写一行代码，就是点鼠标。这件事花不了你20分钟，但90%的人连这一步都不去干。

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两个问题回答（虽然我觉得你们没看上面的话）：

Q1：老师，我数学零基础能学AI吗？ A1：你看我上面说的，你在“数学零基础”这个阶段已经卡了多久了？先去跑那个titanic再说，跑完了你自然知道要补哪个数学，而不是现在瞎焦虑。我2019年那个夏天手推公式的教训不够疼吗？

Q2：能推荐几本教材吗？ A2：你是不是没看到我说“通篇推荐书单的直接关掉”？我书架上的书都落灰了你还让我推荐。非要我说的话，《利用Python进行数据分析》第一版就行，老了但够用，别买厚的，你看不完的。

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