刚开始摸索的时候
那天刷手机，正好看到有人在问成都哪有靠谱的AI培训，学费好几万吓我一跳。心想这玩意儿真得花大钱才能摸到边吗？我自己也是个小白，工作跟这个八竿子打不着，纯粹是兴趣加怕被时代甩下，就琢磨着能不能自己捣鼓。决定试试看，就从家里那台老电脑开始。
第一步：找门路
网上搜“零基础 学 AI”，信息多得能把人淹死。我啥也不懂，那些术语看得眼晕。干脆找那种标明了“新手友好”、“实战带做”的课。价格太高的直接跳过，先捡那种几十块、一两百，评价还行的买了一套基础视频来看，想着试试水。
真动手才发现坑不少
一开始信心满满，结果装个环境就差点把我劝退。跟着教程来，一会儿缺这个包，一会儿那个软件版本对不上，报错看得人头皮发麻。折腾了俩小时，终于把那个运行代码的小黑框给弄好了，结果运行第一个例子就卡住。后来才发现，是把一个安装目录的名字写错了，一个空格害死人！这事儿让我明白：学这东西，耐烦比聪明重要多了。
- 电脑配置不行就是慢：我那笔记本一跑代码就跟拖拉机似的，等结果等到怀疑人生。
- 看教程像天书：老师演示的时候行云流水，自己敲同样的代码，十有八九报错，到处查为
- 没人问最抓瞎：卡住了只能硬着头皮去搜索，或者到群里厚着脸皮问，有时问得不对还被怼。
硬着头皮跟课程
选的课程是从画框框开始的，就是教电脑看图片认东西。第一个任务很简单：让电脑认出我手写的数字是“7”还是“8”。看着教程提供的现成数字图片，跟着敲代码，第一次运行，看到它认出个“7”来的时候，那感觉，爽翻了！虽然那图片干净得不像现实世界的东西，但也算开了个头。
接着课里就加难度了，搞更复杂的图片，教电脑认猫猫狗狗。我搞了个国外数据集，里面的猫狗照片拍得是真好看。但按课里教的模型跑完一看，测试结果差点意思，好多都认错了。老师教了要调整参数、换换模型结构。我试了几次，感觉像在拧收音机旋钮找信号，偶尔调对了效果就上去一点，但大部分时候都是瞎试，效果还是不理想。这才知道为啥现实里用这玩意儿不容易。
试着弄点自己的东西
基础课走完一遍，就想着用点本地的照片试试。正好手头有上千张在成都植物园拍的花花草草照片，乱糟糟的。按教程的方法，先是手动分类，折腾了好几个晚上贴标签。然后用稍微复杂点的模型训练，跑了一晚上才出结果。模型效果，只能说凑合，它能认出郁金香，但把白色菊花认成蒲公英好几次，一看就是训练量不够，花的姿态变化太多了。
折腾完的几点想法
- 别指望报个班就上天：入门可以，真要靠这个吃饭，后面要啃的东西还多着，培训班那点东西也就让你知道哪边是北。
- 没电脑玩不转：老机器是真跑不动，后来一狠心换了显卡，训练快多了。没点投入，光跑代码等结果就能耗光热情。
- 坚持才有戏：刚开始新鲜，中期碰到困难就容易放弃。我那花识别项目，卡在数据分类那会儿真想扔键盘。
- 别跟风：光听人说AI多挣钱就冲，没点兴趣顶着，后面每一步都像爬山。
现在想想，这几个月就跟学一门新手艺似的，吉他爬格子好歹有声响，AI跑通了也就屏幕上蹦出几个字或者打个勾。但每次弄出点小结果，那种“它按我的意思动了！”的兴奋劲儿，跟当年学会新歌差不多。
要说现在多厉害？那真没有，还在门外溜达。但至少能跟人唠几句了，知道这玩意儿大概怎么回事，也晓得自己要补哪些窟窿。学这玩意儿，就跟长跑一样，重要的不是起步多快，而是能一直跑下去。打算继续刷点项目，把那个花分类再优化下，看看能不能教它认点成都街头的特色小吃摊？想想也挺有意思。
