聽說?Udacity?推出自動駕駛汽車工程師納米學(xué)位以后我就去報了名。反正只有?250?個名額，誰知道報不報得上呢拦键。可現(xiàn)在真報上了檩淋，又糾結(jié)有沒有時間和精力去見證歷史了芬为。之前在網(wǎng)上看過一些課程萄金，也沒有達到預(yù)期效果的先例。
我這幾年來的一大遺憾就是沒有機會學(xué)習(xí)和使用深度學(xué)習(xí)媚朦，甚至一般的機器學(xué)習(xí)氧敢。膚淺地講，將來去企業(yè)询张、研究所孙乖，肯定需要這方面的經(jīng)驗。而深度地講份氧，沒有這些工具在手唯袄，我總是沒有辦法很好地實現(xiàn)自己的想法。很多想探索的地方蜗帜，不知道怎樣去實現(xiàn)恋拷，只能去問別人。說得不好的時候厅缺，不會用術(shù)語蔬顾，別人不當回事；說得好了湘捎，別人自己就能實現(xiàn)了诀豁。總之思考很多消痛，卻沒法行動且叁。
其實在這方面可以說我是起了大早又趕了晚集的。早在?2010?年我就在美國某大學(xué)選修了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的課秩伞，還和別人合作做了個教授認為值得發(fā)表的項目逞带。然而，那個教授給我寫了推薦信以后纱新，我申請美國學(xué)校的博士項目連續(xù)覆滅了兩年（第二年全部撤換了推薦人）展氓，我也再沒聯(lián)系過他。我一直覺得這神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很有前景脸爱，尤其是?hidden layer遇汞，能從細節(jié)里抽象出來。但我接觸到機器學(xué)習(xí)乃是大學(xué)畢業(yè)以后的事情了簿废，碰到的盡是些陌生的理論（實為機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)）空入。兩三年前，深度學(xué)習(xí)在我領(lǐng)域火了起來族檬。我一直好奇這和我之前擺弄的?ANN?有何區(qū)別歪赢。我在一個課上提了這個問題，得到的答案是单料，沒有區(qū)別埋凯。但畢竟現(xiàn)在工具全換了一套点楼，從細致模擬神經(jīng)元變成了更簡單的非線性算法，要解決的問題也是和原來相差甚遠白对，不得不重新學(xué)過掠廓。
所以我想著借此機會系統(tǒng)地學(xué)下深度學(xué)習(xí)。即使自動駕駛作為計算機視覺和機器人學(xué)相關(guān)的領(lǐng)域甩恼，跟自然語言處理實無關(guān)系蟀瞧，但我領(lǐng)域的好些東西都是從這種工程專業(yè)引進的∠彼總不能老是坐看工程系的人搶我們飯碗黄橘，信息論說得頭頭是道。Udacity?對這個項目的廣告推廣不遺余力屈溉。作為一個就業(yè)導(dǎo)向的課程塞关，它的合作伙伴包括奔馳、英偉達子巾、OTTO?和滴滴出行帆赢。這倒是我擔心的地方，如果課程太偏重職業(yè)培訓(xùn)线梗，transferrable?的東西就少了椰于。當然，計算機視覺和語言領(lǐng)域中的機器翻譯等問題一樣仪搔，都屬于機器學(xué)習(xí)取得重大成功的地方瘾婿。在我目前的課題上搞機器學(xué)習(xí)，理論服不了人烤咧，實驗結(jié)果也沒有提升——就現(xiàn)在的水平偏陪，談?wù)撨@些的影響還過于玄幻了。如果不滿足于能發(fā)文章煮嫌，而要避免課題成為理論的空談笛谦，非鄭重其事地簡化問題不可。
我們學(xué)校對這種趕時髦或是特別尣ⅲ科的渾水是從來不趟的饥脑，強調(diào)的是?insight∨潮或許幾十年后看來灶轰，什么機器學(xué)習(xí)工程師就和現(xiàn)在工廠的熟練技工沒什么兩樣吧？或者刷钢，可能還是要取決于人究竟是制服了這個工具框往，去實現(xiàn)自己的想法；還是為工具所制服闯捎，重復(fù)別人的想法椰弊？
以前在某大新生入學(xué)的活動里，有一個著名校友的講座叫《君子不器瓤鼻，文理一生》秉版。看標題很是宏大茬祷，以為有人生的奧義清焕，但聽完了也沒覺出講的內(nèi)容跟標題有何關(guān)系。所以祭犯，我在文理之間搖擺了十年秸妥，恐怕還會繼續(xù)搖擺下去∥执郑總覺空虛的時候粥惧，就去學(xué)技術(shù)，學(xué)了以后再用來琢磨語言和它背后的心最盅。
