这破风扇吹得我脖子疼，刚改完一个bug，脑子还是浆糊。但看到你们群里问AI该怎么学，我实在躺不住了。那些网上的课程大纲看着都一个模子，啃完还是不会动手。你们搜“AI人工智能该怎么学：零基础入门到项目实战的完整路线图”会看到各种花里胡哨的路线图，但我要说的可能会让你不舒服。

（手机震了，我回个消息，马上回来）

好了，刚是我前同事问我要不要接私活，烦死了。接着说。

这个错误我犯了三次，每次损失都上万

第一次是2018年，我傻乎乎地买了5本数学书从微积分开始啃。线性代数、概率论、矩阵论...啃了两个月，矩阵乘法能亲手算了，但连一个模型都跑不起来。不对，我刚才说错了，不是跑不起来，是压根不知道怎么开始写代码。我那会觉得自己笨，后来才明白，你学开车不用先学会造发动机。

第二次更蠢。我报了个万元的培训班，学了tensorflow 1.x，各种session、placeholder。结果课程结束一个月后tensorflow 2.0出来了，全变了。我那会熬夜写的代码全废了。说到这个，我想起2019年那个夏天，我租的房子没空调，抱着笔记本在一楼便利店蹭冷气改代码，结果还是没赶上项目交付。教训就是：别追最新框架，别报长周期的大课，先从一个小项目开始，比如用现成的模型识别你自己的猫是公是母。

对了，有个小工具我想插一嘴。如果你数学真的一点底子都没有，就去看3Blue1Brown的神经网络系列视频，B站就有，别买书，别买书，别买书。好了，拉回来。

为什么你学了三个月还在调参，却没调出个名堂

我见过太多零基础的人，包括我手底下带过的实习生，他们最常犯的一个错误就是：同时学Python、数学、机器学习、深度学习、还有一堆框架。哪有这么多精力啊。我朋友小李就是，白天上班晚上学，结果三个月后问他学的啥，他说“再想想”。

其实你就记住一条：先跑通一个完整的项目，再回头补理论。哪怕是用别人的代码，先让它跑起来，看到输入和输出。比如去kaggle下载个泰坦尼克号的入门比赛，跑一遍。你在这个过程中会自然碰到问题：数据怎么读、缺失值怎么处理、模型怎么导入。这时候去搜具体问题的答案，比你抱着西瓜书睡觉得分高多了。

（写到这又想起来了）我当年就是因为太追求“理解每一步”，结果浪费了整整半年。现在回头再看AI人工智能该怎么学：零基础入门到项目实战的完整路线图，最核心的不是“路线”二字，而是“项目实战”。没有实战，路线就是地图上画的大饼。

你连环境都配不好，还谈什么神经网络

这是大多数教程不会告诉你的坑。anaconda、cuda、cudnn、pytorch版本不对，能折腾你一周。我教你们一个笨办法：直接去用google colab，免费的，浏览器里就能跑GPU。等你把模型跑通了，再回本地配环境，那时候你至少知道是你环境的问题还是代码的问题。

不对，我刚才又说错了。不是“等你跑通了再配”，是“你根本不用急着配本地环境”。我现在的很多模型原型还在colab上跑呢。别因为环境劝退了自己，这太冤了。

对了，还有个特别小但特别有用的技巧：在colab里挂载google drive，这样你的数据不用每次上传。还有，用!pip install前面加感叹号就能直接装库。这些小东西教材里统不写的，但没它们你第一步都跨不出去。

你做的第一个项目别选什么自动驾驶、人脸识别

从数据收集开始。真的，我没开玩笑。找你自己感兴趣的东西，比如你喜欢的歌手的歌词、你养的花的照片、你每天的步数记录。然后做一个最简单的分类或预测。我当年第一个“项目”是区分我室友的两只猫的照片，一共就20张图，模型过拟合得一塌糊涂，但那是我第一次感觉“我tm能做出来点什么”。这种成就感，比你看完十本书都强。

很多新人问我要不要学opencv、要不要学flask部署、要不要学docker。我的回答是：先学会让模型在jupyter notebook里跑出结果，其他都是后话。别一次想吃成一个胖子，你会消化不良的。

（手机又震了，是外卖到了，我去拿一下，楼道信号不好，你们等我两分钟）

好了，外卖是烧烤，边吃边说。还有多少人再问“我数学不好能学吗”？我告诉你，我大学高数重修过一次，线代差点挂科。你现在需要的数学就三个东西：加减乘除、求导、矩阵乘法。后面的遇到再学，别自己吓自己。

关于项目实战的真正捷径

你们可能不信，我收获最大的不是做项目本身，而是去“抄”别人的项目而且要手抄代码。不是复制粘贴，是一个字母一个字母打出来。这个过程里你会发现很多隐藏的细节，比如为什么要reshape、为什么要归一化。但注意，别抄那种几万行的项目，就抄一个完整的简单的pytorch或者keras分类代码。

我有个学员，零基础，按照我说的先手抄了一个mnist手写数字识别的代码，然后改成用自己的数据（他拍了自己写的10个数字的照片）。一周后他告诉我模型跑通了，虽然准确率只有60%，但他已经知道怎么改了。这才是tql（太强了）。比那些花了三个月学完所有理论还不敢动手的人强多了。

最后说一句，别把你的第一个项目设成“完美”。先做个垃圾出来，再慢慢改。yyds（永远滴神）不是一次就成的，是迭代出来的。

好了，你现在就可以做的1件小事：打开google colab，创建一个新的notebook，然后输入三行代码：import torch、print(torch.__version__)、print("hello, ai") 然后按shift+回车。只要能跑通，你今天就没白看这篇文章。

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问答时间（两个问题，你肯定没仔细看文章）

问：我是不是要先买一本《机器学习实战》从头看到尾再开始？ 答：你再看我文章里写的“我2018年啃数学书的教训”。书是用来查的，不是用来从头读到尾的。你现在就该直接去跑代码，遇到不懂的函数再去书里或网上搜。别再重复我当年的蠢路了。

问：环境配了一周还是报错，是不是我不适合学AI？ 答：我上面专门写了一整段环境配不好的问题。你去看那段，里面说了用google colab，不需要配环境。你为什么非要跟自己过不去呢？先把精力放在模型逻辑上，环境配置后面自然就懂了。听话，先去用colab。

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