起因：

昨晚在人工智能大师班微信群里有同事问，数学如何学。我有感而发发表了一下我学习人工智能的思路。

一觉睡醒，昨晚的讨论又让我有了新的思考。所以写了这篇文章。

背景：

1. 我曾经花过几个月的时间去学习人工智能里的专家系统和Prolog语言，结果因为应用效果不好，白白浪费了时间和精力。

2. 在最近这一两年里在学习人工智能的过程中，人工智能的世界太大了，同时更新很快，我发现我学习的速度已经远远跟不上知识更新的速度了。

3. 大家回想一下，在你的读书生涯里，你是否很认真的学过化学、历史、生物等你目前没有应用过的学科？你是否还记得那些你当年认真学过的知识？

我的思路：

1. 如果参加完这个人工智能大师班，学了半年之后，只能泛泛地向别人介绍：我学会了人工智能。这样实在是太normal了，也体现不出自己的竞争力，好像对不住自己花了这半年时间和精力。

2. 但是如果是这样介绍自己呢？我在某个业务或某个项目上使用了人工智能，带来了哪些效益。这就有点竞争力了。

昨晚我制定的目标是：

参加完这个人工智能大师班之后，我可以向别人这样介绍自己：我在机器翻译上有研究，我用过和研究过世面上十几个机器翻译网站，还有若干个库，若干个算法，最后这些帮助我翻译了几本书，这几本书分别是xxxxx

经过一晚的思考，我发现了一个更有竞争力的新目标：

参加完这个人工智能大师班之后，我可以向别人这样介绍自己：我在分析、划分、处理数据集（含训练集和测试集）上有研究，研究心得是XXXX。

这个新目标与旧目标相比，应用面更大了！

为什么会想出这样一个新目标呢？

因为我突然发现我掌握了一定数量的数据集：

1. 我翻译了《.NET并发编程实战》（已上架销售）、《.NET内存管理宝典》（已上架销售）、《图数据库实战》（已交稿）、《Hands on AI for banking》（已交稿）等多本书籍。

2. 这些书加起来，我在某个专业的翻译领域整整掌握了几百万字的数据集。

3. 我不但掌握了这些数据集，我还知道这些数据集的来龙去脉，所以我能保证在分析、划分、处理数据集（含训练集和测试集）上的质量。

4. 在结果已知的情况下，我可以不断去试验我使用的算法，不断去划分训练集和测试集的比例，不断地去研究各种数据清洗、处理、划分的技术。

结论：

我建议，建立一个Confluence page，就叫“参加完人工智能大师班之后，如何向别人介绍自己”。然后大家都上去留下自己的目标，最好能够留下制定目标的历史，就像我一样。

这样做：

1. 能激励自己完成这长达半年的学习。

2. 让自己这半年时间和精力获得最大的回报，过得最有意义。

3. 同时互相参考和学习，从而得出最适合自己，让自己最具有竞争力的目标。

在制定目标的过程中，我希望大家：

1. 不要害怕修改自己的目标，比如我自己，今天早上的目标和昨天晚上的目标就不一样，但是没关系，变好了就可以啦。

2. 不要给自己设限。叶季壮将军没学过新闻学，都能当上记者、编辑、社长，没学过金融和经济，都能在百色起义中管财政，没学过外语，都能创办外贸部和广交会。所以你要相信自己的潜力。

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