最近老被人问AI该怎么学，我说你们别死磕书了，今儿就把我自个儿折腾的经历掏出来讲讲。这玩意儿真不是抱着理论硬啃就能会的！

第一阶段：啃书啃到怀疑人生

一开始我也傻，买了堆讲神经网络、深度学习的大部头，信心满满翻开第一页。好家伙，满篇都是数学公式，跟看天书没区别！ 硬着头皮看了半个月，啥反向传播、梯度下降，字都认识，拼一块儿就蒙圈。别说动手搞了，光理解这玩意儿咋转的，CPU都快给我干烧了，感觉脑子成了一团浆糊。

第二阶段：瞎找教程踩大坑

书是扛不住了，转战网上找免费课。好家伙，一搜出来乌泱泱一片，什么“三天精通”、“保姆级入门”，标题一个比一个唬人。结果？

• 点开第一个，讲师讲得飞快，敲代码跟弹钢琴似的，我眼睛都跟不上；
• 换第二个，号称“手把手”，结果光配环境就耗了我一下午，缺这少那，报错红字满屏飞，也没跑通；
• 第三个更绝，讲一半突然要收费解锁！气得我直接关了网页。

白折腾一礼拜，除了收藏夹里塞满视频，屁都没学会。半夜对着电脑屏发懵，寻思这玩意儿是不是跟我八字不合。

第三阶段：硬着头皮动手怼

后来想明白了，学这鬼东西，就得像学游泳——别在岸上比划了，直接往水里跳！ 我找了个特别小的实战项目开刀：用 Python 写个能认猫狗图片的玩意儿。

啥理论？先不管！直接找个现成的、能跑的猫狗识别代码（GitHub 上一抓一大把），下下来先硬跑通。跑通了！虽然不懂里面咋运作的，但看见电脑把我家狗子认成“狗”的那一刻，差点没从椅子上蹦起来！ 这成就感，比啃十页公式强多了。

接着开始“瞎改”模式：

• 把代码里“猫狗”标签换成“桌子椅子”，看它还认不认得出来；
• 试着换掉模型里一两个数字，看看结果会不会变傻；
• 甚至故意塞几张模糊照片，看它咋出错。

改一次，报一次错，就逼着我去查那段代码啥意思。说也奇怪，带着“为什么崩了”的问题回头翻书查资料，那些公式符号突然顺眼多了！ 查明白了就回来接着怼，跟修漏水的水管似的，哪漏堵哪。

第四阶段：连滚带爬整出个“架子”

光玩猫狗太小儿科了。我琢磨整个稍微有用点的：写个预测下顿外卖大概花多少钱的小工具。这回真是一脚深一脚浅：

数据哪来？自己手动录！点啥外卖、花了多少钱，吭哧吭哧记了小半个月。数据太脏咋办？瞎写几行代码清理，管它方法土不土，能用就行！选啥模型？哪个名字顺眼点哪个！调参数？先按网上的“建议值”整，跑完再像扭收音机旋钮一样瞎调调。

结果？第一次跑出来的价格跟我实际花的差出二里地，逗乐了！ 不过没事，看它错在哪，哪块数据没考虑（比如周末容易吃贵了），一点点往里加“补丁”。折腾了二十几遍，预测总算不离谱了。虽然简陋得像纸糊的房子，但毕竟是我亲手“搭”出来的，摸着贼踏实！

回头想想，那些让我看傻了的公式，都是在解决这些具体“坑”的时候才真正弄懂的。 书不是不看，是得带着刚踩的“泥坑”去看，才有用。别想着一口吃成个胖子，先动手弄出个能喘气儿的，哪怕丑点、傻点，跑起来再说！这招虽然笨，但贼管用，不信你试试。