经朋友推荐，看了B站上刘二老师的课（ 视频链接），确实很好。这边专栏是在听课后的自己的一些随记。

虽然XXXXX，但是不会。

Overview

首先刘老师解释了一下，为什么很多大学课程为什么远远落后企业的实际需求，为什么不用最新的？
那是因为这些东西更新迭代太快了，很有可能你大一的时候学习的框架的套路，等到大二大三的时候这些东西已经不能用了，所以选择处在应用期的框架，这个时候已经是成熟状态了。（其实也就是所谓的师傅领进门，修行在个人，老师带你从0-1，之后你是1-0，还是1-∞，那就看自己的能力了），

• 一个语言从出生到成熟可以分为：发展期、冰河期、应用期。
  

目标和要求

• 目标：熟练使用Pytorch；了解神经网络和深度学习
• 要求：了解线性代数和概率论；（推荐李航老师的统计学习基础、以及圣经Deep Learning）

发展

• 最早的AI就是基于规则的系统，早先用来计算原函数的。
• 机器学习：所谓机器学习就是把人的推理的过程转化为算法，也就是用算法代替人脑的思考；
• 深度学习：学习过机器学习的道友一定知道特征工程，是真的麻烦，特征多了把，影响过拟合，特征少了吧，训练欠拟合，2333333… 那么我们如果能把特征工程这一步也用算法解决了，那不是方便多了吗？所以深度学习我们就把最简单的特征进行训练，然后设计一个独立的层，进行特征的提取，然后接入到学习器中，然后进行输出。

这里放了一张圣经的图，介绍了AI、机器学习和深度学习的概念。

• 最后还讲了一些偏导的知识，为了后续我们计算图的设计。不会的话，建议翻书学习一下或者调包就完事了。

Pytorch安装

首先进入网站链接: pytorch.下拉找到这里

PyTorch Build选择第一个就行了，另外一个BETA开发测试版本
Package 就是选择用什么安装，anconda 或者pip都可以。
Compute Platform：这里建议直接选CPU，因为你要选择CUDA的话，安装包差不多是1.3G，而且下载速度慢得离谱。

然后就是命令行 输入（作弊码）代码了，

中间会有个要输入y的过程，就是帮你更新一下别的包。
然后就是等待…
这里有一个中文版的文档，链接: 中文文档.
然后就可以边听课，边面向文档和Github编程了。