部分，毕竟这个很大一部分是需要他来讲。

    至于前面这种科普视频，只要内容足够有趣，紧跟时事即可，完全可以全程使用其他素材，未必需要真人出镜。

    “而后的三个级别，我们划分为应用项目实践教学，基本算子和原理解读以及最后的论文与代码精读解析。简而言之，就是尽量不走枯燥讲解理论原理的路子，直接开局一个简单项目。先演示如何做到某件事，并且给出代码让受众可以复现，然后再从中延伸出去，解释其所涉及的那些原理。”这是唐璜调研了许多AI初学者和不懂AI技术的人，他们给出的答复。

    “我们不在一开始去追求一个所谓非常扎实的知识体系，而是根据项目的需求去搭建以项目为中心的知识架构。让受众在最开始的时候就能够成功运行该项目，获取一定的成就感，随后再抽丝剥茧，一步步地将其中的操作和逻辑展现给他。”

    孟繁岐基本认可这个逻辑，他身边也有不少人，最初其实对AI也有点兴趣。但是呢一上来就被推荐了什么花书西瓜书，里面的推理论证都扎实的一塌糊涂。

    没有深厚的数理知识，一看就晕。

    许多人坚持了几天之后，就放弃了。另外一部分呢，多坚持了几周，似乎啃懂了不少章节。

    但实际上一行代码也没写过，即便做一些最基础的神经网络搭建，他都不知道该用什么平台，用什么框架和技术去做。

    “确实会有类似的情况，有的新人进来先看理论书，哼哧哼哧硬啃了三个月的深度学习圣经，结果看完之后连个最基础的图像分类都做不出来。”孟繁岐对伊恩刚刚写就的这本《深度学习》圣经级别的教材并没有什么意见，相反，他一直都认为这本书非常重要，只不过其内容确实太过详细繁复了一点。

    “花书里全是原理和复杂的公式与定理推导，即便是这些斯坦福的同学也要一点时间去消化。对于很多普通人来说，他们其实并不需要了解如此高大上的推论过程，他们只需要记住最后作为结果的那个式子即可。不去了解这些推导过程，并不影响他们应用AI技术去完成自己的需求。”如果诚实一点说的话，伊恩这本花书里不少的推理，孟繁岐照着说还能说个大概，让他自己推，他是推不出来。

    “但初学者们很难分得清到底哪些东西有用哪些东西没用，就只能一股脑往里读。我们要做的就是搭建许多常见类型的项目，提供足够好的代码范例，让学生们首先可以自己将这些任务运行起来，这算是一种自顶向下的学习办法。”

    目前阶段，传统的，比较常见的接触AI课程的路径，通常都是途径传统机器学习和模式识别的课程。

    在大学中，传统机器学习课程设计都会从算法开始讲解，这就和观看伊恩的这本深奥>> --