去年琢磨转行的时候，天天刷招聘软件，看得我脑瓜子嗡嗡响。那些AI岗位的要求写得跟天书似的，不是要懂这个框架就是得会那个算法，我这种半路出家的看得直发蒙。寻思着报个培训班，结果一搜，好家伙，学费贵得能买辆二手车，吹得天花乱坠，生怕你掏钱不够快。算了，求人不如求己，我自个儿啃！

第一步：先摸清楚到底要学啥玩意儿

这事儿真不能瞎搞。我翻烂了招聘网站，专门盯着那些写着“经验不限”但要求“扎实基础”的初级岗位。一条条扒下来，发现绕来绕去就那几样：

• Python： 这玩意儿出场率简直百分之百，十个岗位九个半点名要它。就跟学做饭得先有锅一个道理。
• 数学： 数学！看见这两字我就有点发怵。招聘启事上老提什么线性代数、概率论、高数啥的，听着就头大，但都说这是“基石”。
• 机器学习基础： 老听到有人说“逻辑回归”、“决策树”、“SVM”，感觉像是武林秘籍里的招式名。
• 深度学习框架： PyTorch 和 TensorFlow 俩名字高频出现，尤其PyTorch，感觉现在更吃香。
• 数据处理清洗： 几乎每个JD都提“熟练使用Pandas、Numpy”。

理完这单子，我心里稍微有点谱了，至少知道该往哪个方向使力气。

第二步：从零开始死磕Python

以前就听说过Python好学，真上手了发现……还真是比我想的简单点！装环境就差点劝退我，跟着网上的教程鼓捣半天，总算没让电脑冒烟。先认认真真过了遍基础语法，变量、循环、条件判断这些，跟学外语似的，死记硬背多用就熟了。后来啃到面向对象，什么类对象继承，这块卡了我两三天，晚上躺床上还在琢磨。感觉差不多了，就开始玩Pandas和Numpy。

这俩绝对是数据处理的劳模！我特意找了个网上的天气预报数据集，用Pandas读进来，学着怎么筛选北京的天气、怎么计算每个月的平均温度、怎么把凌乱的数据整得服服帖帖。Numpy就用来搞点矩阵计算，算算平均值标准差啥的。这块我感觉就是得多动手敲，光看教程脑袋会了手没会，一写就报错。

第三步：跟数学死磕到底

这块是最让我犯嘀咕的。毕业好些年，高数知识早还老师了。我给自己打气：又不是要当数学家，够用就行！重点复习了：

• 线性代数： 矩阵、向量、转置、乘法啥的，看机器学习的公式里到处是它们。
• 概率统计： 贝叶斯公式、均值方差、常见分布这些是高频基础。
• 一点微积分： 主要看导数和偏导，听说搞懂梯度下降得靠它。

我也没找特别深奥的书，就找了几个专为机器学习准备的数学基础课视频，跟着推导了几遍，把概念和符号认清楚了。知道它大概在算法里起啥作用，不求多精，但求有个印象。

第四步：迈进机器学习的门

终于碰到硬核东西了！我选了西瓜书当主教材，搭配着斯坦福的公开课视频一起看。一边看一边在Jupyter Notebook里敲代码。从最基础的K近邻开始，拿经典的鸢尾花数据集练手，调调参数看分类结果变不变。接着是线性回归、逻辑回归。逻辑回归那个损失函数推导看了三四遍才捋顺。

学了理论，就用Scikit-learn这个工具库去实践。像决策树、SVM、随机森林这些算法，先大概知道它们是怎么想的（比如决策树就是一堆选择规则），然后用库里的函数，加载数据集，切分成训练集测试集，fit一下，再评估效果。感受最深的就是：特征工程太重要了！数据洗不再牛的模型也白搭。

第五步：硬着头皮闯进深度学习

感觉搞懂基础机器学习后，再学深度学习没那么吓人了。重点选了PyTorch，都说它对新手友好些。安装过程又踩了点坑，好在解决了。

就从最简单的神经网络结构开始：啥是神经元、啥是全连接层、啥是激活函数。手动搭了个识别手写数字的网络（MNIST数据集）。自己一行行写：定义网络结构、选损失函数（CrossEntropyLoss挺好用）、挑优化器（用Adam挺省心）。然后就是死循环：前向传播算结果，反向传播算梯度，优化器更新权重。看着屏幕上打印出来的损失值一点点往下降，甭提多带劲了，虽然一开始下降得贼慢！

后来还接触了CNN（卷积神经网络），这玩意儿处理图片是真强。跟着教程搭了个简单的CNN去搞图片分类，虽然结构不复杂，但效果比之前那个全连接的好太多。

折腾完了的心里话

学完这一大圈，感觉算是勉强入了门。培训？全特么是坑！ 贵不说，能不能碰到靠谱老师全看命。但你说自己学难不难？难！而且费劲！主要是没人带容易走弯路。不过好处就是，每一步都是自己实打实摸索的，记得牢。

回过头看，核心的点就那几个：Python玩熟、数据要会洗、机器学习老几样原理要懂、深度学习框架至少精通一个。数学嘛不需要吓跑自己，边用边学最有效。

学完再看那些招聘要求，好像也没那么玄乎了。但说真的，自己吭哧啃了大半年，一看大厂招聘，动辄名校硕士起步，还卡专业！ 得，培训班忽悠人转行拿高薪的把戏，听听就算了。我这种半路出家的，不如老老实实找个初级岗，或者干脆分享点踩坑笔记更实在。