十年公务员转行IT，自学AI三年，他淬炼出746页机器学习入门笔记

 

整理 | Jane

编辑 | Just

出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100）

 

 

近期，梁劲传来该笔记重大更新的消息。《机器学习——从入门到放弃》这本笔记的更新没有停止，在基于上一版的基础上丰富了近 200 页计算机视觉领域的知识内容，目前最新版已达 746 页，累计下载近 8 万次。

 

梁劲称，新增内容主要参考了斯坦福cs231和吴恩达的“深度学习”课程，但对内容进行了重新编排。

 

新增内容主要涵盖：卷积神经网络原理；AlexNet、ResNet等介绍；Object Detection、Semantic Segmentation等有关算法。

 

不过遗憾的是，由于这两年边学习边做这份机器学习入门笔记，耗尽了梁劲本人大量的个人时间和精力。所以这份笔记未来将不会再增加任何新内容，如果有更新，只会是错误修正。

 

百度网盘下载地址：

https://pan.baidu.com/s/1tNXYQNadAsDGfPvuuj7_Tw

 

Dropbox下载地址：

https://www.dropbox.com/sh/c3l3zrhvbxjsso3/AAD8vI21DW81c7gatikRlv6Fa?dl=0

 

本次更新内容体系介绍

 

更新内容只设置了两个部分。Part 1 有 60 页内容循序渐进的详细阐述了基础概念、专业名词等知识点，带你掌握学习CNN必备的知识要点；同时，作者不停留于名词表层的定义解释，更想要你知道他们在 CNN 中发挥着的作用，如何参与到 CNN 模型中，一个数字结果如何计算而来的。

 

 

 

Pert 2 部分深入 CNN。作者从 LeNet、AlexNet、VGG、GoogleLeNet、ResNet 几大模型入手，讲解 Train CNNs Model 以及探讨物体检测和分割技术（ Object Detection and Segmentation），同时还配有一些学习资料供读者深入研究。

 

 

从整体呈现来看 ，这份笔记给人一种简洁干净、不累赘的感觉；其次，字体和用色不花哨，配图有说明，这些在学习和思考的过程中都起到了很好的辅助作用，如果你的答辩PPT、方案PPT也能做出这样的效果，相信一定会备受青睐。

 

 

从入门到放弃？从入门到成为高手

梁劲本人的职业生涯有两次重大的蜕变经历。一次在大学毕业度过十年公务员职业生涯后，他因为不想在那里荒废青春，毅然选择离开，随后跨界进入IT行业担任产品经理。回头看，他认为离开政府部门是这一生最正确的抉择。

 

另一次是引发网友追捧的《机器学习笔记——从入门到放弃》笔记。2017 年，作为产品经理，虽然他所做的产品本身并不涉及 AI，但看到 AI 的火爆后，让他对 AI 技术应用到突破性的 Analytics 产品产生了兴趣，而这也是他学习“机器学习”的最初动机。

 

当然，他本人并非想成为这方面的专家，而是希望通过学习“机器学习”，了解它的原理，看看是否有机会做出突破性的创新产品。

 

 

在此前AI科技大本营的采访中，他提到在学习初期遇到了巨大的困难，根本学不下去。后来想方设法在网上找各种英文教程硬着头皮看，勉强看懂后越来越顺。在看的过程中，他做了一些笔记，内容积累得越来越多，这可能就是后来机器学习笔记的雏形。

 

他指出，“Learning by doing 和 Learning by teaching 都是高效的学习方法，所以，我就想通过 Learning by teaching 的方式去学习，于是产生了把笔记整理成教程的想法。通过整理笔记，重新组织，也是一个整理思路，加深理解的过程。”

 

在笔记免费开源下载后，大部分网友表示给作者点赞，但也不乏质疑的声音，“为什么不用中文？”，“只是网络的搬运工。”

 

仅仅是简单的搬运工作吗？

 

和一般的整理学习笔记不同，梁劲在整个撰写过程中边学边写，在保证消化知识之上，吸取精华，解构重组，再创作和编排内容，加以图形化方式展现，包括这次新增的计算机视觉相关内容，也是他通过这一年来自学斯坦福 cs231 课程和吴恩达的“深度学习”课程，再创作而来。

 

如今，网上的AI学习资源已经琳琅满目，但是有很多人一直在“入门”阶段，甚至中途确实放弃了，希望梁劲的这份入门笔记不仅让你真正“入门”，还能让你在认真学完后帮助你成为机器学习高手。

（*本文为AI科技大本营整理文章，转载请微信联系 1092722531）

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