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给初学者的深度学习入门指南

深度学习入门指南
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从无人驾驶汽车到AlphaGo战胜人类,机器学习成为了当下最热门的技术。而机器学习中一种重要的方法就是深度学习。
作为一个有理想的程序员,若是不懂人工智能(AI)领域中深度学习(DL)这个超热的技术,是不是会有一种被时代落下的感觉?
那么问题来了:零基础如何入门深度学习?
可能你会有这样的疑问:“没有编程基础,能学深度学习吗?”,“之前有学过python,但是全忘了,怎么学?”“线性代数、概率论全忘了,还能学吗?”
我相信80%想学习深度学习的人都会有这样的问题。幸好,我在一年前也有同样的问题。
在我现在来看:学会使用这门技术完全没问题。
在学习使用这门技术之前,你首先要了解对这方面人才的要求是怎样的。

01
工程应用型人才是首选

深度学习人才可以分为两类:一类是创造深度学习算法的创造型人才,另一类是使用深度学习算法解决实际问题的工程应用型人才。

成为创造型人才需要扎实的功底、勤奋的学习,以及有时还需要很高的天赋。但成为工程应用型人才的难度就没这么高了。

目前AI(人工智能)正处于在行业里落地的阶段,深度学习算法的应用型人才十分短缺,深度学习有很多的应用场景。

同时,深度学习使用起来也不难,阿里云,腾讯云,百度云,科大讯飞,商汤科技,矿视科技(排名不分先后)等等,都提供了实用,赋能的API工具,类似下图:

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API方式使用深度学习(这种方式更简单)

02 

小白的学习路径

对于一个完全0基础的小伙伴,如同之前的我,如果想要进入AI领域有4座大山需要去跨越。
(1)数学理论
学习数学理论,是将深度学习从会用到用好的过程。“掌握”数学理论并不要求像大学考试一样用纸笔计算,而是需要理解算法的设计“哲学”,弄清楚why即可。
(2)编程语言
这一大山,可以轻松的跨过。Python的设计哲学是优雅、明确、简单,而且本身已经很接近自然语言了,入门其实并不麻烦。
(3)深度学习算法
算法和数学理论是相辅相成的,只有学习好数据理论,算法才能更好的学习。
(4)实践-应用场景

如何将理论知识落实到各个应用场景,是每个DL学习者都会遇到的困惑。

•   理论公式表达出来的算法,怎样变成一行行可执行的代码?

•   同一个算法如何在不同场景发挥效用?

•   课本中的案例如何迁移到实际场景中?

 

 

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我们与《智能问答与深度学习》的作者王海良老师在以及来自微软、阿里、今日头条、优酷等5名技术专家,特别针对零基础想入行深度学习的同学联合出品了《从零开始深度学习》这门课程。
零基础意味着你不需要太多的数学知识,编程知识,没错,这就是为零基础小白打造的入门课程。
希望通过这门课程帮助大家真正的克服畏难情绪,让你0基础入门深度学习,建立起完整的学习路径,同时通过“智能问答模型”的实战案例,将所学知识学以致用。
现在开始学习,帮你在假期后快速进入工作、学习状态,变得专注高效起来。
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#这个课程策划团队有多牛?#

王海良 :Chatopera联合创始人&CEO,微软人工智能最有价值专家,先后工作于IBM软件开发实验室和创新中心。
李卓桓 :PreAngel合伙人,Plug and Play 投资合伙人,曾任优酷网首席科学家、叽歪网创始人,水木清华BBS站长,紫霞BBS站长。
林旭鸣 :北京邮电大学模式识别实验室研究生,任职阿里巴巴的阿里小蜜团队。
陈可心 :微软中国、今日头条研发中心,联想香港人工智能中心以及联合国亚太分部。
李思珍 :现任职今日头条,主要工作实现人机交互系统的意图识别和关键词优化。

#课程亮点#
1、102课时、20+小时的课 程内容,以及 实体书赠送 ,物超所值。
2、从最基础的数学基础讲起,夯实基础,由浅入深,让你建立系统的知识体系。
3、前微软、阿里、字节跳动、前优酷等技术leader联合创作,你很难在市面上见到如此豪华的创作阵容。
4、零基础也能轻松上手,从基础学习到项目实战,不用担心学完没用。

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#课程大纲#

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这门课程适合我吗?
1. 我是计算机专业的学生,适合学习这门课程吗?
适合。 这门课程不但为你扫清了基础数学的障碍,而且通过实例的讲解,以及一些学习技巧,你可以比别的同学更早的入门深度学习,提升自己的知识储备,对你今后找实习、找工作都有很大的帮助。
2. 我已经有一定的编程经验,但不是深度学习,需要学习这门课程吗?
需要。 如果你有一定的编程经验,那么你在学习前两章内容的时候会容易一些,可以让你加容易手,而且后面有很实战的案例,对于扩展知识面,以及转行都有很不错的帮助。
3. 我不是计算机专业的,但是想转行,适合学习这门课程吗?
适合。 此课程主要针对的就是想转行,或者对编程没有基础的人群而策划的,从深度学习最为基础的“基础数学”开始讲起,之后会涉及到python编程以及实战案例,让你打好入门深度学习的基础,建立正确的学习路径。

 

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