深度學習發(fā)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(shù)做為手寫字體識別，但深度學習的驚艷登場并沒有留住它一時的輝煌， 直到2012年深度學習這個領(lǐng)域才開始漸入人們的眼簾?？梢哉f我們現(xiàn)在擁有著絕佳的學習機會，世界頂級的會的議論文，各大數(shù)據(jù)庫公開的數(shù)據(jù)源以及開源的力量已經(jīng)讓我們站在了巨人的肩膀上去成長。下面就給大家分享一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臺。

　　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，這里強調(diào)這點是因為，現(xiàn)在無論是公開的論文還是代碼基本在深度學習這個領(lǐng)域都是python為主流的，我在學習的過程中一個最重要的點就是學習別人的代碼，通過把高手的代碼debug一遍我們才能真正的懂一個技術(shù)的原理，那么在這個領(lǐng)域里高手們的代碼很多都是python版本的。更重要的一點是，我們?nèi)腴T這個領(lǐng)域肯定不會自己動手一步一步的去實現(xiàn)所有需要的技術(shù)代碼，一個最直接的學習方法就是結(jié)合開源的框架，那么可以說深度學習的開源框架基本都是python接口的，能用這些開源框架是我們學習的一個最基本的手段啦，所以重要的事情說三遍，python！python！python！

　　必備技能2–線性代數(shù)，微積分

　　很多同學該覺得很頭疼了。。。，怎么有是數(shù)學啊，沒錯咱們深度學習需要很好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，我所說的這倆簡直就是九牛一毛，但是作為我們?nèi)腴T來說已經(jīng)夠啦。其實咱們所有的深度學習是什么呢？它就是一個復(fù)雜的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嘛，那么要去能懂這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理，有機器學習基礎(chǔ)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。這兩部分一個最最最核心的點就是矩陣計算和梯度求導(dǎo)運算啦，所以說咱們要能入門這個領(lǐng)域，這些數(shù)學可是還要復(fù)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(shù)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，論文呀等等，那么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–查找資料能力：

　　這點其實是蠻重要的，也就是我們在學習的過程中，要積累一些數(shù)據(jù)庫還有好的學習資源，比如公開的代碼呀，這也就要我們經(jīng)常去逛逛技術(shù)博客，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。

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