深度学习入门100种方法（给初学者的深度学习入门指南）

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：

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。

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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。

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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。

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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#

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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