the outsider cabinet № I · § V
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§ V · a plan in motion · private ledger

the crossing.

from spreadsheets to synapses.

从量化到 Neuro-AI。一条锁定的路,一张能逐块勾的进度表——排到周,附上资料。

风起于 2026,落脚在 2028 脱产入学。看得清楚,还得走得到。

方向
计算神经 b
＋ BCI 偏角
玩法
工业转型
差异化
量化底子
＋ 能 ship 的项目
终点
2028
脱产入学
progress 0% 0 / 0
§ V.1 · the calendar

fifteen months, week by week.

2026.07 → 2027.12 排期总览。颜色＝难度档,◆＝里程碑。逐条明细见下面 § V.2。
2026
2027
month
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Phase 0 · 点火 · W1–13
Neuromatch
线代 · 3B1B
Python 起手
❦ 收尾一样
Phase 1 · 骨架 · W14–52
线代 · 精读
多变量微积分
概率 / 统计
微分方程
Python 实操
机器学习 · Ng
深度学习
神经导论
计算神经
❦ 项目 1
Phase 2 · 申请冲刺 · W53–78
信号处理
❦ 项目 2 · BCI
SOP
CV
推荐人 ×2
❦ 递交申请
2028 · 脱产入学 · the far shore
刷新 重修 从头建 里程碑
§ V.2 · the timeline

every step, a checkbox.

勾选即存(存你这台浏览器)。每门课拆成小块,勾子块;子块全勾完父任务才划掉。别贪多——一块块来。
Phase 0

点火

2026.07 – 09
0/0
  • Neuromatch 计算神经 · 自学版从头建
    直播营全职强度、在职排不开 → 走免费自学材料,自定节奏
    W1–6免费教材NeuroAI 课
    • W0 神经视频系列(概览)
    • W1 模型类型 + 建模实践
    • W2 机器学习 + 线性系统
    • W3 动力系统 / 深度学习
  • 线代 · 3Blue1Brown《线性代数的本质》重修
    W1–63Blue1Brown
    • 第 1–5 集:向量、线性组合、矩阵与变换
    • 第 6–10 集:行列式、逆、列空间、秩
    • 第 11–16 集:点积叉积、基变换、特征向量
  • Python 起手(带 AI 副驾)从头建
    项目优先,练读 / 指挥 / 排错,不背语法
    W3–13Python for Everybody
    • 装环境、跑通 Jupyter / hello world
    • 基础语法 + 数据结构
    • 独立写一个能跑的小脚本
  • ❦硬指标:完整跑完一样东西(哪怕就一个 NMA track)里程碑
    专治"开头不收尾"——你第一个"能收尾"的证据
    W12–13
Phase 1

骨架

2026.10 – 2027.06
0/0
  • 线性代数 · 精读重修
    头号优先——ML 与计算神经的承重墙
    W14–25MIT 18.06Math for ML
    • 向量空间、四个基本子空间
    • 正交、投影、最小二乘
    • 特征值 / 特征向量、对角化
    • SVD、二次型(ML 常用)
  • 多变量微积分重修
    W18–27KhanMIT 18.02
    • 偏导、梯度、方向导数
    • 多重积分
    • 链式法则、Jacobian / Hessian(反向传播地基)
  • 概率 / 统计 · 刷新刷新
    你的金子,过一遍即可
    W14–19StatQuest
    • 分布、期望、方差
    • 假设检验、置信区间
    • 回归、贝叶斯基础
  • 微分方程(够用即可)重修
    W30–353Blue1Brown
    • 一阶 ODE、线性系统
    • 相图、稳定性(神经动力学)
  • Python 实操:numpy / scipy / pandas从头建
    W14–23Scientific Python
    • numpy:数组、广播、线代运算
    • pandas:数据处理
    • matplotlib / scipy:可视化 + 科学计算
  • 机器学习 · Andrew Ng从头建
    W24–35ML Specialization
    • 课 1:监督学习(回归 / 分类)
    • 课 2:高级算法(神经网络)
    • 课 3:无监督 / 推荐 / 强化
  • 深度学习从头建
    W36–48DL Specializationfast.ai
    • 神经网络与深度学习基础
    • 调参 / 正则 / 优化
    • CNN 卷积网络
    • 序列模型:RNN / Transformer
  • 神经导论从头建
    W20–29Duke Medical Neuroscience
    • 神经元、动作电位、突触
    • 感觉与运动系统
    • 认知、记忆、高级脑功能
  • 计算神经(＋ Dayan & Abbott 教材)从头建
    W36–50NMA 计算神经
    • 神经编码与解码
    • 网络模型、吸引子
    • 学习与可塑性
  • ❦项目 1:EEG 数据用 ML 解码 / 建模里程碑
    portfolio 种子 ＋ 第二个"能收尾"证据
    W46–52PhysioNet 数据
    • 选公开 EEG 数据 + 探索(PhysioNet)
    • 预处理 + 特征提取
    • 训练 ML 模型 + 评估
    • 整理成 repo / notebook(portfolio)
Phase 2

申请冲刺

2027.07 – 12
0/0
  • c 偏角:信号处理 / 脑信号解码从头建
    W53–60Mike X Cohen
    • 时频分析(傅里叶 / 小波)
    • 滤波、去噪、ERP
    • 同步 / 连接性、ICA / PCA
  • ❦项目 2:解码一个 BCI 数据集里程碑
    W58–66BNCI 数据集
    • 选 BCI 数据集(BNCI)
    • 解码 pipeline + 模型
    • 结果 + 写成 portfolio
  • SOP — 把"量化转神经 AI"写成优势
    W64–70
    • 初稿:量化 → 神经 AI 的故事线
    • 按校定制 + 打磨
  • CV(技能 + 项目版)
    W64–68
  • 推荐人 ×2
    课程/项目导师 ＋ 证你量化硬度的职业推荐
    W60–70
    • 锁定 2 位人选
    • 打招呼 + 给材料包
  • ❦递交申请(欧洲硕士秋季 2027 截止)里程碑
    W70–78
    • 各校材料清单核对
    • EPFL / ETH 递交
    • 其余校递交 + 追踪
2028

脱产入学

the far shore
0/0
  • ❦脱产入学 🎓终点
    带着一副别人没有的牌,转场
§ V.3 · the shortlist

where the far shore might be.

口径:应用强 ＋ 有业界连接 ＋ 名声开门 ＋ 城市有 AI/神经技术产业。勾＝已研究过。
§ V.4 · house rules

how not to abandon this.

防弃坑 · 顺潮汐。写给那个"开了头没读完"的你。
≈
顺你的潮汐排。 晴期啃硬的(数学 / ML),雾期做低脑力有产出的(整理笔记 / 跑通环境 / 看科普)。不逆着来。
📅
固定时段,雷打不动。 每周锁一个"学习时段"(顺你的晴期),当成不可谈判的约会。自学没有直播营的鞭子,这个时段就是你给自己的鞭子。
✓
完成大于完美,一次只通关一样。 自学容易开一堆头——挑一门课 / 一个 track,做完再开下一个;每个 Phase 只认一个"必须跑完"的硬指标。覆盖面不重要,"读完了"才重要。
⌘
AI 副驾铁律。 AI 可以写代码,但每一行你都要能说出它在干嘛、为什么;说不出就停下来把那块补上。产出快是礼物,跳过理解是陷阱。
∴
优先级:数学 > ML 概念 > Python 语法(可外包)。 线代必须进脑子;Python 因为有副驾,是三者里最轻的一块。
🦀
月度 check-in。 小螃蟹替你盯着别断——每月对一次进度,补一次课表。
Look first. Stay yourself. Take notes. —— house rules