新手如何快速入門深度學習

深度學習發展至今已然有幾個年頭了，上個世紀九十年代的美國銀行率先使用深度學習技術做為手寫字型識別，但深度學習的驚豔登場並沒有留住它一時的輝煌， 直到2023年深度學習這個領域才開始漸入人們的眼簾。可以說我們現在擁有著絕佳的學習機會，世界頂級的會的議**，各大資料庫公開的資料來源以及開源的力量已經讓我們站在了巨人的肩膀上去成長。下面就給大家分享乙份深度學習入門指南，讓大家能更快更好的加入深度學習這個璀璨的舞台。

必備技能1-python：

python我就不必多說啦吧，有多方便大家用過了都知道，這裡強調這點是因為，現在無論是公開的**還是**基本在深度學習這個領域都是python為主流的，我在學習的過程中乙個最重要的點就是學習別人的**，通過把高手的**debug一遍我們才能真正的懂乙個技術的原理，那麼在這個領域裡高手們的**很多都是python版本的。更重要的一點是，我們入門這個領域肯定不會自己動手一步一步的去實現所有需要的技術**，乙個最直接的學習方法就是結合開源的框架，那麼可以說深度學習的開源框架基本都是python介面的，能用這些開源框架是我們學習的乙個最基本的手段啦，所以重要的事情說三遍,python!python!python!

必備技能2–線性代數，微積分

很多同學該覺得很頭疼了。。。，怎麼有是數學啊，沒錯咱們深度學習需要很好的資料基礎，我所說的這倆簡直就是九牛一毛，但是作為我們入門來說已經夠啦。其實咱們所有的深度學習是什麼呢？它就是乙個複雜的人工神經網路嘛，那麼要去能懂這個神經網路的原理，有機器學習基礎的同學們肯定都知道，其實就包括了兩部分嘛，前向傳播和反向傳播。這兩部分乙個最最最核心的點就是矩陣計算和梯度求導運算啦，所以說咱們要能入門這個領域，這些數學可是還要複習起來的。

必備技能3–英文閱讀能力:

這個還需要說啥子嘛？技術都是國外搬來的，咱們要學習的肯定都是國外各路大神的作品啦，比如課程呀，**呀等等，那麼要能跟上大神們的腳步，這點肯定是不能少的吧。

必備技能4–查詢資料能力:

這點其實是蠻重要的，也就是我們在學習的過程中，要積累一些資料庫還有好的學習資源，比如公開的**呀，這也就要我們經常去逛逛技術部落格，github呀看看有木有一些適合咱們學習的東東，找到有價值的學習資源比咱們自己埋頭苦學更有價值的。

深度學習這個領域的坑可以說還是蠻多的，咱們在進軍的路上

一定要避開這些了。

掉進別人的坑：

這個路線圖是針對咱們要入門的同學制定的，已然成神的同學們可不使用哦。

（一）入門神經網路：

對於咱們要入門的同學來說，第一部也是最重要的一步就是能夠去懂什麼是神經網路以及把整體流程從頭到尾的推一遍，神經網路這個東西還是蠻抽象的，這裡有乙個入門的課程大家可以參考下深度學習全民皆兵

把神經網路以及深度學習所需的每乙個知識點都從頭到尾的推了一遍還是很不錯的。

（二）選擇乙個深度學習方向：

（三）**與**：

對於選擇好的方向我們首先要弄懂這個網路的原理，最好的辦法就是邊學邊做，結合乙個實際的專案。有的同學可能比較愁，我哪有實際專案去結合啊，其實咱們github上的每一位大神的**咱們都可以當成是乙個實際的專案呀，比如人臉檢測，物體識別呀，這些公開的**就是咱們練手的利器呀，我們首先需要從頭到尾的完全理解乙個找好的專案，這其中包括了很多內容了。比如學習乙個深度學習框架，應用公開資料集，訓練模型等等。從我自身學習的經驗來說，最有價值的做法就是，在一些高階會議上找到一篇開源的而且做的事是咱們感興趣的的**，首先通讀**，然後對應於開源的**開始大幹一波 （就是把**和**對應上，確保自己完全理解），還有些需要注意的點比如說咱們一定要找最新的**和**，這些應該就不用我多說啦。在完成了乙個專案之後，咱們就有一定功底啦，可以說咱們已經入門深度學習這個領域啦，但僅僅是入門，切不可就此止步。

新手如何快速入門 深度學習

深度學習發展至今已然有幾個年頭了，上個世紀九十年代的美國銀行率先使用深度學習技術做為手寫字型識別，但深度學習的驚豔登場並沒有留住它一時的輝煌，直到2012年深度學習這個領域才開始漸入人們的眼簾。可以說我們現在擁有著絕佳的學習機會，世界頂級的會的議 各大資料庫公開的資料來源以及開源的力量已經讓我們站在...

新手如何快速入門深度學習領域

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如何快速入門深度學習

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