我计划从零开始用半年自学人工智能，有要一起学习的同学吗？

“从零开始自学人工智能”是我给自己设置的一个挑战项目，挑战的目标是在半年内自学“人工智能”，并完成一些有现实意义的项目。在开始之前，先介绍一下我的知识背景。本人是一个计算机“小白”，没有系统地学过计算机科学，多年前曾学习过JavaScript，但基本都忘得差不多了。因此，我算是从零开始学习这门学科，我的学习经验适合那些同样是从零开始的朋友。在此期间，我会将每天的学习心得记录下来，方便大家从中吸取经验教训，少走弯路。
最后，诚挚邀请提供宝贵的意见，如果大家有更好的方法或学习资料，请不吝赐教。

2018-10-17
今天是挑战从零开始自学人工智能的第1天，我完成了下面的几项任务。
首先是安排这个月的任务。
这个月的主要任务是学习人工智能领域应用最广泛的一门编程语言：Python。我们的目标不是立刻成为Python的资深高手，而是要快速入门，只要能读懂别人的代码，能用Python完成一些常见的任务就行了，在日后学习“机器学习”的过程中我们自然会慢慢加深对Python的理解。
浏览了几篇关于Python的文章后，我制定了下面的学习计划：第一周学习Python编程的基础知识；第二周使用Python完成几个任务，如编写网络爬虫程序等；剩下两周总结Python入门的教程。

找到资料之后，要做的当然就是在计算机上配置好写代码需要的环境和工具了。
首先需要在电脑上安装Python，在官网上下载自己电脑对应的版本安装即可，网络上这方面的教程也很多。安装完成后有一个叫“IDLE”的程序，可以用来编写和运行代码。但是这个程序看上去很简陋，浑身上下散发出“上个世纪的产品”的气息，而且在笔者今天阅读的介绍Python的文章里面有提到一些编写和运行Python代码的更好的工具。因此笔者又花了不少时间下载、试用这些软件，我使用过的软件有：Atom、SublimeText、Vim、Emacs、Xcode（因为笔者用的是Mac，当然要试试苹果自己家开发的编程工具）等。很多人推荐Pycharm，但是我没有试用，因为我不想为了Python一门 语言下载一个开发工具，我希望我现在用的开发工具其他语言也能用，而且，我已经花了太多时间在调（tiao）试（xi）Atom上，本来我是准备将它作为主力开发工具的，但是没想到这款软件调试起来这么麻烦。
最后，我选择了SublimeText，上手容易，配置简单，运行速度快，它比Atom差的地方在于默认界面没那么好看，而且不是免费的，当然你可以在网上找到破解方法。
在这里，其实我犯了一个错误，不应该在这部分花太多时间的，说不定日后还会有更好的工具，建议大家学习的时候先试用SublimeText一段时间，不要像我一样花太多时间在这件事上。

配置好开发环境之后，可以开始学写代码了。
我从莫烦Python开始学的，学习了几节的内容之后，我觉得这份教程虽然写得很简洁，但是似乎不够体系。于是我先把这份教程放下，开始学习《Python编程从入门到实践》这本书。看了前面几章，觉得还不错，相对而言较为体系，但缺点是有些内容讲得太详细，而且作者举的例子稍微复杂一点，不够深入浅出。两份教程相比较而言，目前我打算先把《Python编程从入门到实践》这本书看完先。
以上就是今天的任务完成情况了，明天希望可以把《Python编程从入门到实践》这本书看完。

2018-10-18
今天是挑战从零开始自学人工智能的第2天
今天完成的任务
看完了《Python编程从入门到实践》（以下简称：“入门到实践”）的基础知识部分。
今天踩到的坑
今天的阅读进度甚不理想，原本计划把“入门到实践”看完的，但实际看完的只有七八十页。笔者正常的速度是一天看完一本以上的中文畅销书，不写书评的话，两本畅销书是没有问题的，看教科书一般会慢一点，因为教科书没那么通俗易懂，但也不会慢成这样，况且，“入门到实践”不能算严格意义上的教科书，看起来还是比较好懂的，虽然笔者没有编程经验，但是Python里面的很多概念实际上在使用计算机的过程中也曾接触过，比如变量、函数、条件、循环、模块等等。因此，一开始我看得蛮快的，书里面的代码我也自己在Sublime Text里敲了一遍，运行起来很少报错。当然，我不会告诉你其实我是一个学霸。

今天的学习体会
学习过程中遇到问题，要善用搜索，最好是用谷歌，因此提升自己的搜索技巧是很有必要的。
“入门到实践”这本书，觉得这本书写得有点罗嗦，而且有的时候是在无关紧要的部分啰嗦，有些难以理解的部分又一笔带过。五星满分的话，我只能给四星的评价。
到目前为止，我觉得Python的基础知识已经了解得差不多了，我打算从明天开始做实践项目，把这些基础知识用起来才算真的掌握了它。
现在的进度比我预计的要慢，只能后面慢慢赶上了。

2018-10-19
今天是挑战从零开始自学人工智能的第3天
今天开始进入Python实战，虽然“入门到实践”这本书的第二部分就是Python的实战，但是，这三个项目都是比较大型的项目，分别是开发一个游戏、制作一个网页和数据分析，这三个项目我都不算特别感兴趣，而且项目太大做起来必然很耗时间，我想先做一些比较小型、立马可以用于日常生活中的项目，这样比较有意思。
我打算先用Python做几个网页爬虫，这是一种能够自动访问网页并批量抓取网页上的信息的程序。笔者之前写文章时需要用到网络上的一些数据，一个一个复制粘贴很麻烦，后来找到了一个提供网络爬虫服务的网站，用上面的工具很快把想要的数据抓去下来并导出为excel文件，很方便。网页爬虫在生活中还是很有用的，比方说，如果我想找到豆瓣上评分人数大于一万的电影，并按评分排列它们，要怎么办呢？豆瓣并没有提供这样的功能，我们可以先用爬虫把豆瓣符合条件的电影的信息抓取下来，然后导出为excel文件，这样我们就有了一份自制的观影指南。这就是我想做的第一个项目。
事不宜迟，我们先开始学习用Python写网页爬虫的方法。莫烦Python上就有一份教程，我先用它来入门。

然而很快我遇到了第一个问题。我按这份教程上说的，先了解网页相关的知识，比如html语言、CSS等，接着就开始学习一个网页爬虫经常会用到的一个模块Beautiful Soup，可以用它来方便的爬取网站上的信息。我很快看完了教程，接下来自己把教程上的代码重写一遍后运行一遍，但……报错了！而且报错的内容是几大段英文，我重新检查了几遍代码，并没有什么问题。难道会是我现在用的开发工具SublimeText的问题，因为“入门到实践”这本书的作者说SublimeText是没有办法接收用户输入的内容的，所以我想会不会是SublimeText还有什么其他我不知道的问题导致报错。换个软件试试看，先用Python自带的IDLE试试看……没有发现问题！难道真的是SublimeText的问题？我又挨个试了一下Vim、Emacs、Atom，都报错了。难道真的要我用IDLE来学习？这个软件不管是颜值还是实用功能都不如上面几个，一看就是上个世纪的软件，还是算了，于是我想起很多人都推荐过的Mac上的Python开发神器Pycharm来。我费了九牛二虎之力把这个软件安装好，忐忑不安地运行刚刚的代码，又报错了！简直让人崩溃……
等等，如果连Pycharm都报错的话，会不会不是软件本身的问题，而是我电脑自身的问题？要找到电脑的问题显然不是容易的，因为可能性很多，还是老老实实从报错的英文入手解决问题吧。仔细阅读之后，我找到了错误的关键词“CERTIFICATE_VERIFY_FAILED”，是“证书验证失败”的意思，在谷歌用英文搜索后，找到了解决办法，原来是没有安装证书，Python一访问网络就出错，运行“/应用程序/Python 3.7/Install Certificates.command”这个文件之后，终于没报错了！

在上面这件事中，我犯了两个错误。第一，当程序报错时，我没有从这个错误的原因入手，而是靠自己的猜想着手解决问题，浪费了不少时间，下次程序报错，还是要好好看看报错的内容，然后通过谷歌搜索找到解决的办法，没找到解决办法再自己猜想有什么可能性。第二，为了节省时间，我总是避免阅读大段大段的英文，其实也是不对的。因为学习编程，难免要看英文的，本身编程语言都是英文，很多好教材都是英文的，虽然作为中国人，看中文和看英文的速度肯定相差甚多，但是有的时候这反而是捷径。大家既然已经准备学习编程语言，还是要做好这方面的心理准备的。
虽然我确实犯了一些错误，但是这其实并不全是我自己的问题。如果莫烦这份教程里面有提到这个问题的话，就可以让学习者少走很多弯路了。这可能也是因为作者现在已经是Python的高手，这样的问题在很久以前已经解决了，所以没写。这样看来，等学完这部分内容后，写一份真正面向小白的从零开始的入门教程，还是挺有意义的，高手写的教程很可能会忽略那些他们觉得很简单的问题，但是这些问题往往是小白学习过程困扰他们的东西。
解决问题之后，我继续学习使用Requests模块来批量下载网站上的内容，比如图片等。但是，当我开始按作者的方法编写代码批量下载某个网站上的图片时，发现有些图片没有下载成功，而且作者的代码似乎还有改进的空间，于是，我有点纠结了。虽然说这是一份很简练的教程，但是如果出现这样的问题的话，那就说明这份教程还不够权威，有些方法可能是错误的，所以我决定不继续学习这份教程，另外找一份。

继续在谷歌上搜索Python爬虫的教程，发现很多链接其实都已经看过了，大多数都不如我目前使用的这几份。目前网上关于爬虫的教程极其之多，但质量好的没有几个，花了我不少时间。目前我比较满意的是知乎上Echo的爬虫教程和中国MOOC上嵩天的爬虫公开课，当然，莫烦Python这份教程还是不错的，相对于很多教程来说已经很好。如果大家还有什么更好的学习资料，麻烦在评论里面推荐一下，不甚感激！
学习Echo的爬虫教程一段时间后，我还是放弃了，因为比较啰嗦，不是我的菜。嵩天的爬虫公开课也看了好几节了，制作还是很精良的，内容也还不错，但我本身不大喜欢视频课程，因为视频课程不像文字课程，想读快点读快点，而且一般视频课程节奏较慢，没法达到我的要求。暂时放弃。
接下来我又找到了MIT和Stanford大学的一些公开课，这些都是代表计算机科学最高水平的学府，教程的权威性当然不用说，但是学起来不一定快，我浏览了MIT的Python入门课的教材《Python编程导论》之后，觉得要把这门课啃下来也要花不少时间。
到目前为止，我浏览过的教程，其实已经很多，包括图书、博客、视频等等，中文和英文的都有，但还是没有一份教程真正让我满意的，实在是太让人沮丧了。

我决定转换一下心情，把Python放一边，浏览一下跟人工智能有关的文章。其中有篇文章引起了我的兴趣，他说，机器学习已经没有前途了，从他们公司的工作岗位的招聘需求和应聘者的比例来看，算法工程师的需求很少，而应聘者却很多，竞争实际上是很激烈的，相对的，客户端开发的工程师的需求更大，更有前途，而且这个岗位还能培养产品思维，是一个综合性很强的岗位。关于作者的观点，我觉得，算法的开发，或者说机器学习的需求可能没那么大，目前机会有多少还不好说，但日后还是有很大的增长空间的。而且，人工智能的应用层面机会更多，这里面想象空间很大。这个问题，今天先不深入分析，但这其实是一个很重要的问题，因为每个想入门这个行业的人都应该是先想想自己将来想从那个层面切入这个行业。以后有时间再写文章吧。
总的来说，今天是相当让人沮丧的一天。虽然学习了网页的相关知识，也已经可以用Python编写爬虫，但是我觉得还有很多问题要解决，比如：遇到有反爬虫机制的网站怎么办？怎么通过多线程和异步编程提高爬虫的速度？怎么使用Scrapy爬虫框架做较大型的项目？
而今天任务进展缓慢的主要原因就是还没有真正优秀的学习资料，这也是参加培训课程相对于自学的最大优势，培训课程里的资料相对还是优秀一些，而且是整理好后直接给学员，但是参加培训就没有了自己摸索的乐趣了。大家如果有优秀的学习资料，麻烦在评论里面推荐一下，我现在非常需要，谢谢了！
今天先到此为止吧，进度已经大大落后预期，要好好调整一下了。

2018-10-24
今天是挑战从零开始自学人工智能的第8天
凯文·凯利在2017年4月参加的一次会议中谈到：未来人工智能将把一切都变得智能化；未来人工智能将变成一种可以被大家购买的服务，像电一样，当你想把人工智能应用到某个领域时，你不用自己创造一个AI，只需要购买它；人工智能会取代一些人的工作，但也会创造新的工作岗位，重复枯燥的工作机器人帮我们做了，人类会更多地从事需要更多创意和经验的工作，如科研、艺术等。

2018-10-24
今天是挑战从零开始自学人工智能的第8天
刚看完《对话凯文凯利：人工智能永无可能取代人类，三问中国企业家》这篇文章，虽然这是去年的文章，但还是总结一下要点。凯文凯利认为，人工智能为什么不能取代人类，原因是：一、人工智能是人类的孩子，人类可以给它灌输价值观；二、人工智能虽然可以解决几乎所有问题，但好的问题只能由人类提出。