2018年是我向人工智能转型准备的第一年！
经过这一年的努力与坚持，笔者从如下几方面来着手学习人工智能方面的专业知识。
1.观看了部分人工智能的培训视频，主要是机器学习领域的十个常用算法相关的零基础入门培训视频，很有收获。这是在年初时候做的，那时候自己看了零基础入门培训视频后，发现自己的数学方面需要补课，不然培训老师讲解的东西还是看不懂。所以在看了这个系列的培训视频后，就没有再看视频了。一直到年底也没有继续看任何人工智能培训方面的视频了。笔者认为这是做的不好的一个方面，毕竟培训视频主讲人都是业界资深大佬，拥有比较高的学历以及工程项目实践经验，由他们带着学习，总比自己闭门造车自学好！
2.读了大量的人工智能诸多技术领域里的技术文章。笔者关注了超过20个人工智能方面的微信公众号，CSDN博客，今日头条账号。在这些公众号和博客里，其主人发表了不少干货文章。对于这些干货文章，笔者都有将网页保存在本地，同时将文章复制到WORD文档里，永久性的保存，方便随时查看。
3.花费了大量的时间将一些好的人工智能方面的文章转载到自己的诸多自媒体上，比如新浪博客，CSDN博客，ITpub博客，简书，博客园博客等平台上。人工智能方面的文章，成为我的诸多博客自媒体文章的重要来源之一。保持开放的心态，对于同仁写的好的文章，笔者去伪存精，兼收并蓄，站在巨人的肩膀上，才能学得好学的快。
不过笔者通过一年的纸上谈兵的学习，发现这种方式学习效果并不好。笔者没有能在自己的电脑上实战任何程序代码（Python等），虽然学了Python基础知识，但是由于未能实战，只能阅读别人的文章里附带的相关算法的实现代码，这样的学习效果并不好。很多算法的实现，笔者无法从代码级去理解其设计思路；没有实战只是看理论文章，使得笔者对于很多算法比如随机森林，决策树，SVM等常见算法，虽然看了相关文章很多遍但是还是一知半解的。一些矩阵运算的原理，笔者尚未彻底弄清楚，一些算法相关的公式推导，笔者还是不会。。。
有鉴于此，笔者计划在2019年度改变学习方法与思路：
注重实践，安装Python语言集成开发环境，实战常见算法，至少可以做一个调包侠！
不再花费太多精力去收集各种文章，而是立足于现有的文章，选择介绍比较底层算法原理方面的精干文章反复阅读，以求真正理解与消化！
2019年，是人工智能学习方面实战与Deep Dive的一年!
2018-12-26 写于杭州市。
