作为一名互联网工作者，虽然我不是真正的工程师，但我也是最接近工程师的工种——PM。我最近刚好有时间，所以我花了大约一个月的时间拿到了Udacity Full Stak的学位和吴恩达目前所有的AI课程。
我觉得过程挺有意思的，应该对一些同学有参考意义，所以我就写一下我的经历:
首先，回答一个问题:
都说产品/运营不一定要懂技术。你怎么想呢?
这是一个一直存在的观点，就是“产品经理不需要知道技术细节”，于是网上就出了这样一段话:
我不是技术类出身，这种观点自然很吸引我。但是随着工作的深入，我的看法发生了一些变化和反复。目前，我对这一系列问题的基本看法如下:
1.产品和运营不需要技术专家。
2.产品和运营需要知道技术的可能性和边界。只有这样，才能提出切实可行、切中要害的功能点。要知道技术的边界，36Kr不用看虎嗅。最近AI开始流行了。在某些产品眼里，似乎成了灵丹妙药。做产品规划的时候，可以随便想，但是不知道成本和收益，是做不出合理的规划的。
3.技术问题有时候比狭隘的产品问题更基础。例如，您的应用程序或网站访问速度很慢，并且总是挂起。这时候产品再硬也无济于事。最近发现Airbnb就是一个典型，他们的网站在我家的网络接入下永远慢的惊人。所以如果你是广义上的产品或者产品运营，你应该知道哪些问题更基础更重要。规划的时候要留出空给大家解决这类问题，而不是只加功能，做活动。
我反对技术人员警告产品“你不需要懂技术”。从某种意义上说，这是对自身安全的一种防范。另一方面也不利于未来产品和技术之间更好的沟通。
所以跟我说这些的同学都会在心里报以礼貌却尴尬的微笑:
第二，说一下这次旅程的实实在在的收获。
1.当然，我获得了两个学位，这并没有任何实际意义，但从我的自信中，我被暗示我是合格的。这对于我这种时刻紧张的人来说，是一个很好的鼓励。
2.对技术人员的痛苦和“好技术”的价值有了更深刻的理解。在此之前，我总是在神秘化和简单化这两个极端之间徘徊，无法理解一个优秀工程师的真正价值。
3.能够真正做一些小玩意，提高工作效率。举个例子，我以前写一个每日产品精选的时候，排版和抓取图片/信息都是我自己的python脚本完成的。之前自己排版很痛苦，花了2个小时。现在基本上2分钟就搞定了。我只需要自己找到网址。
第三，这段旅程的路径。
在开始之前，没有严格的规划。但是到了中后期，我开始对自己想学的东西有了一些深思熟虑的计划。让我尽可能完整的详细了解我在工作中遇到的所有技术工作。
uda city——uda city——uda city——Coursera吴恩达AI系列课程
单独:
Udacity的计算机入门，非常不错，全力推荐。在整个课程中，有对计算机历史的回顾，涉及历史上许多重要机器的发明，包括图灵的密码机。整个课程用python讲解，最后用python简单讲解一下搜索引擎和一点基本的排序索引算法，讲课和问题就完了。
Udacity Python入门，总体不错。主要是Python的一些基本语法的介绍，会让你用Python做一个没有风格的小网站，不过我最喜欢的还是用Turtle工具画画，反复训练各种循环。
Udacity的全栈总体不错。有，一个月900左右。课程内容比较老，但是比全面好，让你对前后台服务器有一个基本的了解。每一课都有作业，从HTML和CSS到数据库和JS。作业是用Flask和Knockoutjs制作一个添加、删除和更改的目录和一个定制的谷歌地图。Flask好评，但是Knockoutjs有点太过时了，资料不多。付费的好处是你的作业会被认真审核，会有codereview。哦，老师会说你这个地方写的不够好，不够优雅，还会夸你写的好。
库塞拉在吴恩达的AI，总的来说，我觉得很不错。吴恩达的演讲很容易理解，他用Jupter笔记本做作业。此外，他会在作业中解释项目的要求和原理，重点是让人理解过程，而不是让人进行繁琐的计算。
目前这个系列的第一门课讲的是深度学习的基本概念和算法，包括逻辑回归、一级训练和多级训练。第二个是关于算法调优，涉及结果调优和效率调优。第三，设计算法的系统框架，所以作业也给你一个具体的案例来分析，而不是写算法。
四。这项研究的一些个人经验。
1.有一个原始的项目动机是很重要的。
很多时候，成年后不继续学习的主要原因是学习没有立竿见影的效果。学生时代有考试等着你，某种意义上是鼓励人一步一步完成课程。但工作后，掌握技能A、B、C、D，似乎很难让人在短时间内升职加薪当总经理，所以基本是花光了。
我也是，但唯一不同的是，我曾经坚持写一个微信官方账号的版面，找产品信息，很痛苦。我曾经请过一个小编辑帮我找图片和排版，但是还是效率太低。当时在Udacity上计算机入门，就在想能不能自己写个脚本来完成。
当时我把python基础学完了，然后花了一个星期的时间看了很多Python的web信息方面的书，然后我就真的搞定了。不得不说，这是一个相当大的激励。虽然这个剧本很烂，效率很低，但对我来说已经足够了。
学完全栈，想自己做个微信小程序，学学小程序相关的AI，想想即将到来的双十一。我能不能不再推荐人肉，而是先贯穿活性产品再筛选，高效又精准？这也是我的动力。
2.切中要害。
在参加吴恩达的课程之前，我认为自己不够格。所以犹豫了很久，有一次准备在Udacity上机器学习的入门课才开始。但是后来我鼓足勇气先在Cousera上注册了，然后我就勇敢的开始了。没想到效果很奇妙。期间断断续续听了Udacity关于机器学期的讲座，但都不如直接听吴恩达的深度学习有效果。一方面，Udactiy的课程有点老；另一方面，我个人认为吴恩达讲得很好，简单明了。
虽然过程中有一些艰难的时候，但是如果你不知道怎么做，那晚睡觉前搜索一下网上的文章，会让你更有见识。
事实证明，这种直奔目标的学习方法是最高效的。世界也是如此。如果你是冲着一个直接的目标去的，大不了中途补课。
3.学习方法
我的学习方法很琐碎。每次都是以2倍的速度快速完成课程。如果我听不懂，我就说点别的。这堂课讲的我大概记得，然后我会直接去作业区，了解作业，然后回去看视频。一般来说，在这类课程中，要求你完成的大部分作业都是课程的核心。
非鸡汤部分:
我不认为快速获得这些学位是因为我使用了我介绍的方法。我不想把这个过程神化。上面没说的是我自己的一些隐性优势，比如:
1.在互联网工作多年，熟悉技术的一些基本概念和问题，以及解决问题的套路，比如什么是API，json，算法，异步请求。我其实没写过，但基本上心里有个概念。这几年面对刚开始工作的工程师，在解决bug的时候往往能给出可靠的尝试。
2.我的SQL能力还不错。在豆瓣工作，基本都是自己查。在阿里，数据库比较复杂，你也自己查。所以全栈的相当一部分对我来说很容易。
最后，我的产品工作一直与推荐算法和数据有关。
我觉得真正聪明的人不会完全照搬我的经验，但是他们可以从我的描述中得到自己想要的东西，规划自己的学习计划。
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