整理 | Jane

编辑 | Just

出品 | AI科技大本营

去年，AI科技大本营曾报道了一篇关于《500多页的机器学习入门笔记，下载超5万次，背后都有什么故事？》的文章，作者是梁劲。他从2016年开始，以一个“内行”的身份开始关注人工智能，并投入到AI的学习中。经过两年的自学，他整理出了500多页的机器学习笔记，下载量超过了5万次。

最近，梁劲再次传来好消息，他的笔记已经进行了重大更新。《机器学习——从入门到放弃》这本笔记的内容没有停止过更新，基于上一版本的基础上增加了近200页的计算机视觉内容，使最新版达到了746页，累计下载次数接近8万次。

梁劲表示，新增内容主要参考了斯坦福大学的CS231课程和吴恩达的“深度学习”课程，但他在整理时进行了重新编排。

新增内容主要涵盖： - 卷积神经网络的基本原理 - AlexNet、ResNet等经典模型介绍 - 物体检测、语义分割等相关算法

遗憾的是，由于这两年边学习边制作这份机器学习入门笔记，梁劲耗费了大量的时间和精力。因此，这份笔记未来将不再增加新的内容，只会有错误修正。

本次更新内容介绍

更新内容分为两个部分：

第一部分：包含60页的内容，逐步深入地介绍了基础概念和专业术语等知识点，帮助读者掌握学习CNN所需的必要知识。作者不仅解释了这些术语的定义，还重点讲述了它们在CNN中的应用，以及如何通过数字结果来理解和计算。

第二部分：进一步深入探讨CNN。作者以LeNet、AlexNet、VGG、GoogleLeNet、ResNet等模型为例，详细讲解了训练CNN模型的方法，并讨论了物体检测和分割技术。此外，还提供了一些学习材料供读者深入研究。

整体来看，这份笔记简洁明了，没有过多的装饰。字体和颜色的选择都很克制，配有说明性的图表，这些都在学习和思考过程中起到了很好的辅助作用。

从入门到放弃？从入门到成为高手

梁劲的职业生涯经历了两次重要的转变。一次是在大学毕业后，他曾在政府部门工作了十年。后来，为了不虚度光阴，他决定离开政府部门，转而进入IT行业成为一名产品经理。回顾过去，他认为这是自己一生中最正确的选择之一。

另一次重要的转变则是他的《机器学习笔记——从入门到放弃》受到了广泛关注。2017年，作为一名产品经理，尽管他的产品本身并不涉及AI，但他对AI技术产生了浓厚的兴趣，并希望通过学习“机器学习”找到突破口。

他并不是要成为这一领域的专家，而是希望通过学习机器学习，了解其原理，尝试创造一些突破性的创新产品。

在之前的采访中，他提到在学习初期遇到了很大的困难，几乎无法继续下去。后来，他通过查找各种英文教程，逐渐克服了障碍，并开始记录自己的学习心得。随着内容积累，这些笔记最终发展成了现在的机器学习笔记。

他指出，“通过实践学习和教学学习都是高效的学习方法。”于是，他决定通过教学的方式去学习，将笔记整理成教程。整理笔记的过程也帮助他更好地理解了所学内容。

现在，网上关于AI的学习资源非常丰富，但很多人却一直停留在入门阶段，甚至中途放弃了。希望梁劲的这份入门笔记不仅能让大家真正入门，还能在学完之后帮助大家成为机器学习高手。

（*本文为AI科技大本营整理文章，转载请联系微信1092722531）