在2015年3，4月份左右的时候第一次听说人工智能和机器学习的概念,那时候还有一些奇点学院的演讲视频，因为非常好奇也就上网多看了些资料。
那时候作为程序员的我在网易公开课找到了一个比较老的机器学习的课程(也是吴恩达在斯坦福大学上的)，那时候应该是录制了现场课堂，还很是不清晰。后来继续搜索找到了在线课程（Coursera），并注册账号关注了几个机器学习课程（包括台湾国立大学的机器学习课程）。
刚开始的时候并不会在意什么相关资料和作业，就是一直看着视频。但毕竟对于那时的我来说，第一次接触这些有关于高数和复杂算法的东西很是头疼，而且课程所有的重要资料都是英文，经常让我望而生怯。
在15年除工作外的闲暇时间，我也只能说是在了解机器学习，买了几本机器学习以及计算机视觉的数据，偶尔看看。由于难度偏大，后来渐渐也没怎么看了。
直至16年7月份，我正好辞职后准备休息一段时间，从7月份开始我给自己订了一个计划就是学完Coursera机器学习这门课程。我很快就把认证证书的钱支付了，再后来学习的过程中还真是有了点压力（几百块人民币）。
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在学习的过程中，我觉得一下几点是我的经验之谈：
一.认真仔细的看视频。一节一节的看，有不懂得地方记得回放。适当做一些笔记，特别是在图形以及公式上。
二.多使用Google翻译。无论是测试答题还是作业中提供的文档，都要求英文水平，而且专业术语较多，该用翻译就用翻译，不需要勉强自己。
三.多使用Google搜索。很多问题以及技术细节，可以多查查资料，多逛Coursera里的论坛，很多同学的问题与你相似。
四.编程作业有一定难度，需要慢慢想，慢慢尝试，作业花掉的时间肯定是比看视频长多了，至少对于一个中国人的我来说。
五.Octave的使用对编程有一定的基础要求，如果不了解编程的同学可能会比较费劲，需要多搜索文件的使用方式以及查询函数的使用技巧。
六.面对困难问题，解决不了的时候，要适当放松自己的身体和神经，不要过于纠结在一个点上。适当休息后，重新复习视频以及笔记资料，再走一遍流程，很可能就找到问题所在了。
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总结：机器学习是一个强大的工具，我觉得编程从业人员都可以学习这门课程，从数据以及图像等多种现实事物都可以提取出新的问题，而解决问题也需要工具，机器学习就是一个大型数据抽象化的强大工具箱。而且能改变人对世界的思维方式，他不需要你去一遍一遍的规定什么，而是引导机器去解决问题。
证书链接：https://www.coursera.org/account/accomplishments/certificate/MQQBDVMUDEXP