从苹果店员到机器学习工程师，高中学历澳洲小哥的自学路

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本文转载自新智元（AI_era）。

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  新智元报道  

来源：towardsdatascience   作者：Daniel Bourke

编译：小潘同学   整理：张佳

【新智元导读】从在Apple Store打工到创业失败，再从Uber司机到成为一名机器学习工程师，一位只有高中数学基础的澳洲小哥自述如何从头开始自学AI和ML。

我曾在Apple Store工作，直到我想做出一些改变。而改变就从搭建我在Apple Store所提供的技术作为开端。

我开始研究机器学习和人工智能，但这个开端的门槛真的太高了。几乎每周Google和Facebook都会发布一种新的AI科技来加速现有技术或者提高我们的用户体验。

自动驾驶虽然是一个很好的方向，但它对于我来说并非一个好的选择。首先我对驾驶并不着迷，而且这个领域也存在一定的危险系数。

虽然AI技术无处不在，但仍然很难给它赋予一个被广泛认可的定义。一些人认为，深度学习就是AI，但是一些人则提出，除非它通过了图灵测试，否则它不能被定义为AI。缺乏准确的定义，让我在开始阶段举步维艰。学习一个拥有多重定义的知识领域真的太难了。

我是如何开始我的AI征途的？

一开始，我和我的朋友一起建立了一个网络创业公司，但不久它就倒闭了，我们的失败源于缺少想法。但在这个过程中，越来越多的ML和AI领域的知识开始进入我的视野。

“计算机可以为我学习？“我持怀疑态度。一次偶然的机会让我接触到Udacity的深度学习纳米学位，一位名叫Siraj Raval的人出现在他们的宣传视频中，视频中的他极具感染力。虽然我并不满足他们最基本的要求（在那之前，我连一行的python代码都没写过），但是我还是注册了会员。

Siraj Raval

距离开课三周之前我给Udacity的客服发邮件询问退款政策，那时的我很害怕自己无法完成课程，但最终我没有选择退款，相反的，我在规定时间内完成了课程。这个过程困难重重，我提交的第一份作业比规定时间晚了四天，但是学习全球最重要技术之一所赋予我的那种成就感让我勇往直前。

完成了深度学习纳米学位以后，我面临3个选择：Udacity的AI纳米学位、自动驾驶纳米学位或者机器人纳米学位。这些都是不错的选择，但我再一次陷入迷茫。

还是那个问题：“接下来，我该何去何从？” 

在我获得深度学习纳米学位的过程中，我拥有了该领域的基础知识。现在，我需要学习下一门课程，而它应该是什么呢？

自学AI硕士课程

我从未想过回学校继续学业，因为我没有十万美元来支持我读一个硕士学位。像一开始一样，我向我的“导师” Google 寻求帮助。即使在没有该领域任何先验知识的情况下入坑深度学习，我也并不满足于只学习AI的冰山一角，我想要攀登上它的顶峰。

Trello是我的私人助理/课程协调员

在学习了一系列课程以后，我在Trello将我感兴趣的课程列了出来。我深知在线学习课程的辍学率很高，但我不会让自己成为其中的一员。我心中坚守着一个目标。

为了对自己负责，我开始分享我在线学习之旅。我发现，这不仅可以帮助我锻炼如何分析我所学习的知识，还可以帮助我结识一群志同道合的朋友。然而，我的朋友仍然认为我是AI领域的一个门外汉。

我开源了我的Trello (https://trello.com/b/tyHAvpcY/online-ai-masters-degree)，并写了一篇关于我这一路走来的励志博客。现在的课程设置和我那时的有了一些改变，但是依旧相关。我每周都会登录几次Trello并记录我的进度。

获得工作

我是一个澳大利亚人，而AI的大事件几乎都在美国上演。所以我做了一件最合逻辑的事情，买了一张前往美国的单程票。我已经学习了一年，我认为现在到了我开始实践技能的时候了。我的目标是进军美国并在那获得一份工作。

随后，Ashlee在领英（LinkedIn）上对我说：“嘿，我看过你的帖子，它们真的很酷，我想你应该和Mike见一面。” 随后我和Mike会面了。

我给他讲了我在网上学习的故事、我对健康科技（Healthtech）的热爱以及前往美国的计划。他对我说：”你最好在这里住一年左右，看看你能找到什么，我想你会希望认识Cameron的。” 

然后我又和Cameron见面了。我们聊了当初我和Mike聊的类似话题：健康、科技、在线学习、美国。Cameron说：“我们正在做一些健康问题相关的研究，你是否可以考虑星期四来公司看看？”

星期四终于到了，我很紧张。但是有人曾经告诉我紧张与激动的本质是一样的，于是我激动起来。我花了一天的时间与Max Kelsen团队会面，并讨论了他们正解决的问题。

两周过后，首席机器学习工程师Athon和首席执行官Nick邀请我一起去喝咖啡。Nick问：“你是否考虑加入我们的团队？” “当然，”我说。我的美国航班推迟了几个月，继而我购买了返程机票。

学会如何让工作成为你的名片

我知道在线学习是一种非常规的学习方式。我申请的所有职位都要求申请者有硕士学位或者某些技术性的学位。我不满足这两个要求中的任何一个，但是我却具备从众多在线学习课程中学习到的技能。

一路走来，我在网上分享我的工作。我的Github包含了我所完成的所有项目。我Linkedln主页里也堆积如山。在与同行讨论我在YouTube和Medium的文章中学到的知识的过程也锻炼了我的沟通交流能力。我从未向Max Kelsen递交过简历，却从他们那收到了“我们看到了您的Linkedln个人资料”的回馈。我的履历就是我的个人简历。

无论你是在线学习还是在读硕的过程中学习，能够将所完成的工作总结为一个作品集，就像在升级打怪的过程中积攒装备一样，是非常重要的。

当你具备了ML和AI技能以后，你要学会如何向他人展示自己。现在已经不再是酒香不怕巷子深的年代了。无论是在Github，Kaggle， Linkedln还是在你的博客上，你要拥有一个让他人发现你的平台。此外，能够在网络上有自己的一席之地会给你带来无限的乐趣。

你该如何开始？

你要到哪里学习这些技能而哪些课程又是最好的选择呢？

我不能给你一个最好的答案。因为这要因人而异。一些人可以从书本中找到答案，而另外一些人却更喜欢看视频学习。

相比较于如何开始，更重要的一个问题是为什么要开始？

多问问自己为什么：为什么你想学习这些技能？你想要挣钱么？你想做一个缔造者么？你想做点与众不同的事儿么？这些问题没有统一的答案，它们都可以成为正当的理由。

从问为什么开始，因为“为什么”永远比”如何做“更加重要。以”为什么“作为你的开端，可以在事情变得艰难时，引领你朝最初的目标努力，提醒自己不忘初心。

现在心中已经有了那个问号是么？好的，那是时候开始学习真正的技术了。我只能依据我的经验推荐给你们一些课程（有先后顺序）：

• Treehouse — Introduction to Python

• DataCamp — Introduction to Python & Python for Data Science Track

• Udacity — Deep Learning & AI Nanodegree

• Coursera — Deep Learning by Andrew Ng

• fast.ai — Part 1（很快会有Part 2）