GPT时代学算法
大家好，我是老梁。
我最近因为对强化学习感兴趣，在查阅相关资料和书籍的时候，发现了一件事：
市面上很多教程和学习资料都太繁琐了，比如一些深度学习的教程，从历史起源开始，讲完了起源讲理论，讲完了理论讲环境安装配置，等好不容易进入正题开始讲神经网络，已经只剩下半本书了。
对于真正的萌新来说，有多少人能硬着头皮看完枯燥难懂的前半本书呢？
现在已经是2024年了，ChatGPT进入我们生活已经有一年时间了。教程也该换一种形式了，像是一些无关紧要的理论和环境配置安装这些Ai就能对答如流的内容就没必要大书特书了，一笔带过即可，具体细节直接去问Ai吧。
不仅更详细，还能交互，有什么不懂的还能具体反复询问。不像之前，要是看书的时候有一个疑问，就只能自己想办法去找答案。
所以我就想，我是不是可以试着去写这么一个专栏。利用上当今Ai答疑的功能，对学习内容进行删减，只保留主干。细节的部分通过和ChatGPT交互去弥补，这样是不是可以大大增强我们学习的效率和速度呢？我粗略估计了一下，篇幅至少能节省一半。
这个问题我也没有答案，但我觉得是可行的，目前市面上还没有从这个角度出发写成的专栏文章，所以我打算试一试效果。也希望你们能帮我一把，多多转发。
我这个人别无所长，就选相对我比较擅长，也很多人感兴趣的深度学习吧。刚好我最近在研究强化学习相关的算法，也正好会复习一下相关内容。
我看过很多Pytorch和深度学习相关的书籍以及公开课，给我比较大的感受是很多相对不那么重要的内容占据了过多的篇幅。导致初学者在学习的时候，很容易陷入一种云山雾罩的感觉。很多人硬撑着半懂不懂的听了大半天理论，但还是一头雾水：理论我是听懂了，但还是不知道模型怎么跑。
如果我们更关心应用层面的话，其实很多时候只需要知道理论的大体内容以及它和实际应用的关系就好了。我们可以先把知识框架搭建起来，等确实需要的时候，再去填补其中的细节，对于明确用不到的部分，不学也完全无伤大雅。毕竟用不上的知识即使硬着头皮学了，最后往往也是遗忘的结果。
类似的学习方法也不是我的发明，古已有之。不过古人逼格比较高，起了个高逼格的名字叫做：六经注我。翻译成人话就是根据自己的需求去解读书籍，而不是做知识的奴隶，忽视现实诉求。
只不过在ChatGPT出现之前，使用这样的方法学习需要我们有强大的检索信息的能力。如今有了ChatGPT，就没这个烦恼了，直接询问ChatGPT即可。这里的ChatGPT也不是却指，如果因为网络问题用不了的，使用国内的大模型也可以。
2024年了，公众号都死得差不多了，知识付费也没什么人提了。我也就不搞付费专栏那一套了，没什么意思。
我打算学一学游戏界的波兰蠢驴，把专题文章开源，放在公众号、博客和github里。如果你们觉得我写得不错，想要支持我早日摆脱上班实现财富自由。不妨加入一下我的知识星球，我会在星球里分享我用Ai做量化的相关心得体会，以及一些吹水言论。
哪怕只是一个免费的star，对我来说也是莫大的帮助。
再次感谢大家。
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