深度學習入門有多難?這篇帶你零基礎入行

來源:SOHU  [  作者:CSDN   ]  責編:從大磊  |  侵權/違法舉報

原標題:深度學習入門有多難?這篇帶你零基礎入行

至于現在深度學習有多么熱門,我就不強調了,總之你能想象到的領域,在未來都可能應用到深度學習,非常值錢更重要的是,“深度學習”算法包含精妙的思想,能夠代表這個時代的精神

本文重點

通過與我們社群內的用戶聊天溝通,發現他們在想入門深度學習都會遇到以下幾個問題。

“適不適合轉行深度學習(機器學習)”,“怎么樣轉行深度學習(機器學習)”,“轉行深度學習需要哪些入門材料?”等等。

其實現在網上的回答各有紛說,存在著很多不夠走心、不夠基礎的回答,對于很多深度學習新手來說并不友好。

考慮到太多的人沒有什么專業基礎,又對學習路徑的問題比較關心,因此,本文希望從一個小白的角度,真正從零基礎的角度來為大家提供一些專業的建議和指導。

為了給方便大家

  • 什么樣的人適合入行深度學習?

  • 如何入行深度學習?

  • 有哪些入門深度學習的材料推薦?

哪些人適合入行深度學習?

從事高薪的AI研究固然需要非凡的頭腦,但理解人工智能的基本原理、成功邁入AI行業卻是普通人就可以完成的職業規劃,其實門檻也并沒有大家想想的那么高。

1. 文科生是否適合學習深度學習?

對于文科生的話,我覺得不能一概而論。有些文科生,尤其學習語言學、文學專業的,他們的思維方式可能更多的偏向于發散思維,對于邏輯思維能力可能會有所欠缺。

對于這樣的人,不是很建議入行深度學習,更多的是希望把本行業的事情做好,或者可以選擇一些深度學習產品經理等等這樣的崗位,避免一些編程、模型設計訓練的任務。

2. 機械、電氣等理工科的專業背景的人是否適合入行深度學習?

對于諸如電氣、電子、生物、金融、統計學等等這樣的理工科專業的學生,如果選擇入行深度學習,個人覺得還是非常不錯的選擇。

以統計學為例,深度學習最為底層的就是數學基礎,在基礎學習的時候可以更加快速。

3. 年紀太大了是否適合轉行深度學習?

個人不建議,因為核心競爭力確實會和一些年輕人存在一些差距。但是如果從事5年以下編程、數據分析的人,我覺得也是不錯的選擇,因為過往的工作學習經驗、理科生的思維方式仍然可以復用。

4. 是否需要持續的學習能力?

任何一門技術的學習,都需要一定時間的積累,尤其對于深度學習、機器學習這樣的工作。短期內,結合專業的指導,你可以入門,但精通一定不行。

總結下,有哪些人適合入行深度學習?

  • 有高等數學基礎的公司技術崗在職人員,需要 AI 賦能;

  • 在校或者在職的前端、php、python碼農,有編程基礎的人;

  • 具備較好的邏輯思維能力的學生。

如何入行深度學習?

可能很多門外漢對于深度學習的復雜程度望而卻步,但是其實并未像很多人想象的那樣。它的基本原理就是建立在基礎的數學之上,通過模型組合實現復雜的功能。

這個其實并不難,但是一旦領會了,你就能窺探一點腦神經科學和現代工程學。

具體你需要經歷以下幾個步驟:

1. 深度學習整體概述:了解深度學習的前世今生、為什么會爆發深度學習熱潮?代表的技術有哪些,涉及到什么樣的領域、產品、公司,以及各行各業中的應用。盡可能的科普深度學習的相關知識;

2. 深度學習預備知識:數學基礎(線性代數、矩陣、概率統計、優化等等)、機器學習基礎、編程基礎;

3. 深度學習核心知識:神經網絡、深度網絡結構、圖像任務、語音任務、自然語言任務;

4. 深度學習進階知識:如何使用深度學習框架,完成網絡的搭建、訓練。

關于深度學習的公司,也就是人工智能公司,這里,我們重點介紹一些代表性的企業:

1. 語音識別技術,國內公司訊飛、百度。國外公司 Google、亞馬遜,微軟等,行業應用就是智能音箱等產品;

2. 圖像識別技術,比如做安防的海康威視,圖森科技,依圖科技,曠視科技,代表性的就是面部識別,iPhone X 的人臉識別;

3. 自動駕駛技術,比如特斯拉,Uber,百度等公司開發的自動駕駛技術;

4. 金融領域的預測股價、醫療領域的疾病監測,教育領域的技術賦能等;

5. 淘寶網、字節的千人千面等。

深度學習需要學習哪些概論知識?

我們必須要清楚的就是深度學習屬于機器學習的一種方法,除了深度學習以外,還包括了線性回歸、邏輯回歸、SVM、隨機森林、圖模型、貝葉斯等等很多方法。

而深度學習,并不是對所有的任務都有效,有些時候,也需要用到一些傳統的機器學習方法。而機器學習則是實現人工智能必不可少一種技術手段。

最后,理論部分都強調完了以后,我們在重點強調一下進階的知識,也就是實戰部分。大家在學習深度學習的時候,一定要認識到,深度學習更多的還是需要編程!編程!編程!也就是說,不能僅僅停留在理論層面,更多的還是需要動手實戰的能力,利用 Caffe 或者 TensorFlow 針對一些實際的分類任務進行實驗。只有這樣才能更快地積累經驗,更早的入行深度學習。

最后,為大家推薦一些課程和教材

首先是線性代數,推薦麻省理工推出的課程《麻省理工公開課:線性代數》,你會發現和我們本科學的線性代數好像不太一樣,這個講解的更加容易理解!!不再是停留在做計算題的層次,是真的有用!

還有就是偏實操的《智能問答深度學習》,本書介紹了近年來自然語言處理和機器閱讀的成果并帶有翔實的示例,對實際應用有很好的借鑒意義

目前CSDN學院與《智能問答深度學習》的作者之一王海良老師也有著深度的合作,包括王海良老師在內的5位微軟、阿里、今日頭條、優酷等技術專家,特別針對零基礎想入行深度學習的同學聯合出品了《從零開始深度學習》這門課程。

我們希望通過這門課程幫助大家真正的克服畏難情緒,讓你0基礎入門深度學習,建立起完整的學習路徑,同時通過“智能問答模型”的實戰案例,將所學知識學以致用。

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#策劃老師介紹#

王海良:Chatopera聯合創始人&CEO,微軟人工智能最有價值專家,先后工作于IBM軟件開發實驗室和創新中心。

李卓桓:PreAngel合伙人,Plug and Play 投資合伙人,曾任優酷網首席科學家、嘰歪網創始人,水木清華BBS站長,紫霞BBS站長。

林旭鳴:北京郵電大學模式識別實驗室研究生,任職阿里巴巴的阿里小蜜團隊。

陳可心:微軟中國、今日頭條研發中心,聯想香港人工智能中心以及聯合國亞太分部。

李思珍:現任職今日頭條,主要工作實現人機交互系統的意圖識別和關鍵詞優化。

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1. 102課時、20+小時的課程內容,以及實體書贈送,物超所值。

2. 從最基礎的數學基礎講起,夯實基礎,由淺入深,讓你建立系統的知識體系。

3. 前微軟、阿里、字節跳動、前優酷等技術leader聯合創作,你很難在市面上見到如此豪華的創作陣容。

4. 零基礎也能輕松上手,從基礎的學習到項目實戰,不用擔心學完沒用。

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