学习深度学习需要具备哪些基础才可以？
学习深度学习课程的话最基本的就是要具有一定的编程基础，并且具备一定的数学基础。比如计算机相关专业的本科生、研究生，计算机相关专业的高校讲师，从事IT行业的编程人员，人工智能领域的从业人员。在有一定基础的前提下还是能学会的。
无编程基础的人员则需要提前学习python的基础课程（某公的深度学习课程会单独赠送python基础课程的，无基础学员也能学习）。
爱学习的人不少，会学习的人不多。从小接受的教育教会我们的「学习」更多是把知识点背下来、能解答习题，从未有人教我们如何「有效学习」或「深度学习。深度学习力本质上是一种竞争力。
如果未来要走深度学习方向的话，其实本科数学系的课程基本上够用了，如果不够的话，查缺补漏地看一些资料和书籍就可以了。不需要再去读一个数学系的研究生学位。
推荐《Deep Learning》这本书。作者是 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 三位大牛。这本书的中文版于 2017 年 7 月 22 号上市。该书由众多译者协力完成。《深度学习》这本书从浅入深介绍了基础数学知识、机器学习经验以及现阶段深度学习的理论和发展，不管是人工智能技术爱好者，还是相关从业人员使用这本书都是非常有好处的。另外，读者如果想熟悉一些数学知识，本书也做了一些介绍，包括矩阵，导数等基本内容。读者可以从头读到尾。
《深度学习》这本书的一大特点是介绍深度学习算法的本质，脱离具体代码实现给出算法背后的逻辑，不写代码的人也完全可以看。为了方便读者阅读，作者特别绘制了本书的内容组织结构图，指出了全书20章内容之间的相关关系。读者可以根据自己的背景或需要，随意挑选阅读。
官方中文版的 GitHub 链接在此：https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese
深度学习
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除此之外，还有一本书《动手学深度学习》。本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本，它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外，读者还可以访问并参与书中内容的讨论。
全书的内容分为 3 个部分：第一部分介绍深度学习的背景，提供预备知识，并包括深度学习基础的概念和技术；第二部分描述深度学习计算的重要组成部分，还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络；第三部分评价优化算法，检验影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。
本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程或附录中描述的线性代数、微分和概率基础。
动手学深度学习
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如果觉得数学知识不太够，可以看这一本《深度学习的数学》。本书基于丰富的图示和具体示例，通俗易懂地介绍了深度学习相关的数学知识。第1章介绍神经网络的概况；第 2 章介绍理解神经网络所需的数学基础知识；第 3 章介绍神经网络的优化；第 4 章介绍神经网络和误差反向传播法；第 5 章介绍深度学习和卷积神经网络。书中使用 Excel 进行理论验证，帮助读者直观地体验深度学习的原理。
数学基础
如果你能够顺畅地读懂深度学习论文中的数学公式，可以独立地推导新方法，则表明你已经具备了必要的数学基础。
掌握数学分析、线性代数、概率论和凸优化e799bee5baa6e58685e5aeb931333431373233四门数学课程包含的数学知识，熟知机器学习的基本理论和方法，是入门深度学习技术的前提。因为无论是理解深度网络中各个层的运算和梯度推导，还是进行问题的形式化或是推导损失函数，都离不开扎实的数学与机器学习基础。
数学分析
在工科专业所开设的高等数学课程中，主要学习的内容为微积分。对于一般的深度学习研究和应用来说，需要重点温习函数与极限、导数（特别是复合函数求导）、微分、积分、幂级数展开、微分方程等基础知识。在深度学习的优化过程中，求解函数的一阶导数是最为基础的工作。当提到微分中值定理、Taylor公式和拉格朗日乘子的时候，你不应该只是感到与它们似曾相识。
线性代数
深度学习中的运算常常被表示成向量和矩阵运算。线性代数正是这样一门以向量和矩阵作为研究对象的数学分支。需要重点温习的包括向量、线性空间、线性方程组、矩阵、矩阵运算及其性质、向量微积分。当提到Jacobian矩阵和Hessian矩阵的时候，你需要知道确切的数学形式；当给出一个矩阵形式的损失函数时，你可以很轻松的求解梯度。
概率论
概率论是研究随机现象数量规律的数学分支，随机变量在深度学习中有很多应用，无论是随机梯度下降、参数初始化方法（如Xavier），还是Dropout正则化算法，都离不开概率论的理论支撑。除了掌握随机现象的基本概念（如随机试验、样本空间、概率、条件概率等）、随机变量及其分布之外，还需要对大数定律及中心极限定理、参数估计、假设检验等内容有所了解，进一步还可以深入学习一点随机过程、马尔可夫随机链的内容。
凸优化
结合以上三门基础的数学课程，凸优化可以说是一门应用课程。但对于深度学习而言，由于常用的深度学习优化方法往往只利用了一阶的梯度信息进行随机梯度下降，因而从业者事实上并不需要多少“高深”的凸优化知识。理解凸集、凸函数、凸优化的基本概念，掌握对偶问题的一般概念，掌握常见的无约束优化方法如梯度下降方法、随机梯度下降方法、Newton方法，了解一点等式约束优化和不等式约束优化方法，即可满足理解深度学习中优化方法的理论要求。
机器学习
归根结底，深度学习只是机器学习方法的一种，而统计机器学习则是机器学习领域事实上的方法论。以监督学习为例，需要你掌握线性模型的回归与分类、支持向量机与核方法、随机森林方法等具有代表性的机器学习技术，并了解模型选择与模型推理、模型正则化技术、模型集成、Bootstrap方法、概率图模型等。深入一步的话，还需要了解半监督学习、无监督学习和强化学习等专门技术。
如何才能进入深度学习?
1.学习基础知识：首先，您需要了解线性代数、微积分、概率论和统计学等数学基础知识。此外，您还需要掌握一种编程语言，如Python或C++。2.学习机器学习：深度学习是机器学习的一个子领域，因此您需要了解机器学习的基本概念和方法。这包括监督学习、无监督学习和强化学习等。3.学习深度学习框架：目前市面上...
学习深度学习需要具备哪些基础才可以?
如果未来要走深度学习方向的话，其实本科数学系的课程基本上够用了，如果不够的话，查缺补漏地看一些资料和书籍就可以了。不需要再去读一个数学系的研究生学位。推荐《Deep Learning》这本书。作者是 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 三位大牛。这本书的中文版于 2017 年 7 月 22 ...
深度学习,需要怎么做到?
1、深度学习，首先要学会给自己定定目标（大、小、长、短），这样学习会有一个方向；然后要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等，合理的分配时间，有针对性、具体的去一点一点的去攻克、落实。2、可以学习掌握速读记忆的能力，提高学习复习效率。...
新手如何快速入门深度学习
比如学习一个深度学习框架，应用公开数据集，训练模型等等。从我自身学习的经验来说，最有价值的做法就是，在一些高端会议上找到一篇开源的而且做的事是咱们感兴趣的的论文，首先通读论文，然后对应于开源的代码开始大干一波（就是把代码和论文对应上，确保自己完全理解），还有些需要注意的点比如说咱们一定...
深度学习学习怎么学才能入门?
2、学好Python编程语言。深度学习是人工智能的核心技术，而Python由于具有丰富和强大的库，语法简洁易懂，常常是人工智能新手学习的首选语言。3、加强实操练习。当你掌握了基本的技术理论，就要开始实践。从项目的前期数据挖掘，到中间模型训练，到最终项目完成整个流程，通过实操验证自己的理论，更新自己的技术...
如何入门深度学习
1、能力方面：可以学习掌握速读记忆的能力，提高学习复习效率。速读记忆是一种高效的学习、复习方法，其训练原理就在于激活“脑、眼”潜能，培养形成眼脑直映式的阅读、学习方式。速读记忆的练习参考《精英特全脑速读记忆训练》，用软件练习，每天一个多小时，一个月的时间，可以把阅读速度提高5、6倍，...
深度学习该如何正确运用?
深度学习是一种强大的机器学习技术，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能来实现对复杂数据的自动学习和理解。正确运用深度学习需要遵循以下几个步骤：1.数据准备：首先，这些数据应该是高质量的，具有代表性，并且与我们要解决的问题相关。2.模型选择：根据问题的性质和数据的特点，例如，对于图像识别问题，...
教学中深度学习有哪些内容
1、激发学生兴趣，以兴趣为导师。兴趣是最好的老师，虽然说深层学习能够促进学生的学习，提高学习效率，但如果学生对课堂不感兴趣，甚至处于一种厌烦的状态，他们是不能进入到深度学习状态的。因此，教师要了解学生语文学习感兴趣的地方，并用多种方法来激发学生的学习兴趣。这样，学生才能够沉浸到学习中去...
学习深度学习如何下手
首先是线性代数。在神经网络中大量的计算都是矩阵乘法，这就需要用到线性代数的知识了。计算向量的余弦相似度也要用到内积运算，矩阵的各种分解办法也出现在主成分分析和奇异值分解中。其次是概率论与统计学。广义的说，机器学习的核心是统计推断，机器学习的巨头不少都是统计学大师，如迈克尔乔丹，杨乐坤...
如何支持幼儿的深度学习
2、学会归纳 深度学习力包括了横向多元和纵向深度两个方面，我们让孩子分别从两个方面归纳自己所学的知识从而加深对知识的理解。在归纳的过程中，孩子们会对知识有一个更清晰的脉络，能够更便捷地掌握学习内容。在归纳的过程中，又会重新对知识加深印象和理解，并且孩子再也不会被老师牵着鼻子走，学习...
鄞砍血尿： 深度学习当然是人工智能了,人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟.人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能.人的深度学习就是人的一种思维,所以机器深度学习自然就是人工智能的一个方面,而且还是非常难的方面.比如人工智能的语音识别,图像识别都基本有了不错的成功,而深度学习还在努力研发中.
榆林市18655532198： 人工智能需要什么基础？
鄞砍血尿： 人工智能主要由三个板块组成,分别为算法、算力与数据. 算法层面,目前主流的算法为深度学习,常见的算法包括卷积神经网络、循环神经网络以及生成对抗网络; 算力层面,主要包含AI计算架构以及各种AI芯片; 数据层面,包含数据采集、数据清洗、数据标注等. 以上这些内容构成AI行业的基础.
榆林市18655532198： Python得达到什么程度,才能学好深度学习?？
鄞砍血尿： 第1步:Python基本技能如果我们希望用Python进行机器学习,对Python的基本理解是至关重要的.幸运的是,由于Python作为编程语言的普及和它在相关领域的广泛应用,找到入门教程并非难事.而从何处起步取决于你对Python的掌握程度....
榆林市18655532198： deep learning初学该怎么入门?是要先好好学习神经网络吗 - ？
鄞砍血尿： 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示.所以学习深度学习的基本前提就是好好学习神经网络,在对神经网络有足够深刻的基础上再学习深度学习的部分.于此同时呢,深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本.所以推荐的学习顺序是,机器学习,神经网络,深度学习,希望对你有所帮助.
榆林市18655532198： 深度学习是怎样发生的 - ？
鄞砍血尿： 1、学习中学会整合知识点.把需要记忆的信息、掌握的知识分类,做成思维导图或知识点卡片,会让你的大脑、思维条理清醒,方便记忆、温习、掌握.同时,要学会把新知识和已学知识联系起来,不断糅合、完善你的知识体系.这样能够促...
榆林市18655532198： 没有GPU的日子,大家是怎么深度学习的 - ？
鄞砍血尿： 深度学习需要具备三个因素,1,算法 2,GPU机器 3,数据库.GPU选择的话,由于一般的深度学习都不需要单精度,所以性价比最高的GPU是GTX系列,比如TItan x,titan x是现在深度学习用的最多的卡.需要了解更多,可以私信我.
榆林市18655532198： 没有GPU可以做深度学习么 - ？
鄞砍血尿： 对初学者来说CPU足以.以下几点: 1) 先把CPU利用好: 其实对于很多初学者来说能把OpenMPI配置好,多线程利用起来,C底层程序用Intel MKL编译(需要Intel CPU),基本上可以带来的效率提升可以近似于用GPU. 2) 然后利用好你自...
榆林市18655532198： 深度学习有哪些优点和缺点 - ？
鄞砍血尿： 深度学习的主要优点如下: 1:学习能力强 深度学习具备很强的学习能力. 2:覆盖范围广,适应性好 深度学习的神经网络层数很多,宽度很广,理论上可以映射到任意函数,所以能解决很复杂的问题. 3:数据驱动,上限高 深度学习高度依赖...
榆林市18655532198： 深度学习入门必看的书和论文?有哪些必备的技能需学习 - ？
鄞砍血尿： 先了解个大概 A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Algorithms 神经网络肯定是要学习的,主要是BP算法,可以看看PRML3、4、5三章,可先忽略其中的贝叶斯视角的解释.一些主要的算法理解要看具体的论文了,有个Matlab的程序不错,有基本算法的实现,见rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox · GitHub.有一本系统的介绍深度学习的书,不过还没写完,样稿见DEEP LEARNING.还有评论中提到的UFLDL教程:Unsupervised Feature Learning and Deep Learning Tutorial
