清晨六點半，鵬城的天剛矇矇亮。林晨已經醒了，或者說，他幾乎一夜沒怎麼閤眼。腦子裡像有個高速運轉的CPU，各種關於AI、機器學習、未來路徑的想法來回碰撞。他輕手輕腳地起床，看了眼身邊熟睡的蘇婉和兒子樂樂，悄悄帶上臥室門，走進了狹小的書房。
開啟電腦，螢幕的光映亮了他有些疲憊但異常興奮的臉。他做的第一件事，就是開啟昨晚建立的《智慧投資系統構想V0.1》文件，在標題下面加了一行加粗的字：【專案前提：系統性掌握AI/技術棧】。
“方向定了，接下來就是執行”。林晨喃喃自語，點開了瀏覽器。搜尋引擎裡輸入“AI 學習路線”、“機器學習 入門”、“深度學習課程”。一瞬間，海量的資訊湧來：知乎的高贊回答、B站上的免費教程列表、各種培訓機構天花亂墜的廣告、技術論壇裡眾說紛紜的討論帖。
林晨沒有慌亂。十年的程式設計師生涯讓他養成了一個習慣：面對複雜問題，先做資訊收集和評估，再製定可執行的計劃。他新建了一個Excel表格，列名分別是：課程/資源名稱、平臺/作者、費用、口碑評價（來源）、預計耗時、優先順序。他泡了杯濃茶，開始像一個技術採購員一樣，仔細篩選。
免費資源很多。B站上就有不少搬運的斯坦福CS231n（計算機視覺）、CS224n（自然語言處理）課程影片，還有國內一些高校的公開課。技術部落格、開源專案、Paper with Code網站……資訊量龐大得足以淹沒一個新手。“免費是最貴的”。林晨想起不知在哪裡看過的一句話。對於他現在的處境——時間緊迫、目標明確、需要最高效的路徑——漫無目的地看免費教程，可能反而會浪費最寶貴的視窗期。
他的目光落在了幾個需要付費，但口碑幾乎一致推崇的名字上。
第一個是吳恩達（Andrew Ng）在Coursera上的經典課程《chine Learning》。這門課被稱為無數人的機器學習啟蒙課，用相對易懂的方式講解基礎概念和演算法，配套的程式設計作業也很有名。“299美元……摺合人民幣兩千多”。林晨看了一眼價格，手指在滑鼠上停頓了一下。他的銀行卡里，家庭存款已經跌破30萬大關，並且還在隨著每個月的房貸、生活費、孩子開銷穩步下降。每一筆非必要支出，都像在割肉。但他很快想起了昨晚的決斷。“投資自己，是眼下唯一確定有高回報的事”。他咬了咬牙，在Excel裡記下這門課，標記為“優先順序：高”。
第二個是李沐（ Li）的《動手學深度學習》。這位亞馬遜AWS資深首席科學家，和他的團隊一起打造了這本線上互動式書籍和配套課程，以程式碼實踐驅動，深入淺出地講解深度學習，在中文AI學習圈子裡有口皆碑。課程本身是開源的，但配套的深度講解影片和專屬社群服務需要付費。“這個更適合我”。林晨想。他有紮實的程式設計基礎，缺乏的是對深度學習框架（PyTorch）和核心概念的體系化理解。李沐課程“動手”的特質，正好契合他“學以致用，快速構建系統”的目標。
他繼續搜尋，補充了其他一些資源：快速重溫線性代數、機率論、微積分等數學基礎的參考書目和影片；PyTorch官方教程和文件；以及幾個關注金融量化、時間序列預測的GitHub開源專案，作為後續實踐參考。
不知不覺，窗外天已大亮。鵬城早高峰的車流聲隱隱傳來。蘇婉輕輕推開書房門，端著一碗小米粥和一個煮雞蛋進來。“一早就忙上了”？她把早餐放在書桌角落，瞥了一眼螢幕上密密麻麻的表格和網頁。
“嗯，得把學習路線規劃出來，不能亂打”。林晨接過粥，溫度剛好，“謝謝老婆”。
蘇婉看著他眼裡的血絲，心疼又無奈：“別太拼，身體要緊。這……又要花錢買課了吧”？她看到了瀏覽器支付頁面的標籤。
“嗯，兩門主要的，加起來大概四千塊左右”。林晨說得平靜，但留意著蘇婉的反應。
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