入門深度學習領域必備技能

　　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年深度學習這個領域才開始漸入人們的眼簾。可以說我們現(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的原理，那么在這個領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，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？它就是一個復雜的人工神經(jīng)網(wǎng)絡嘛，那么要去能懂這個神經(jīng)網(wǎng)絡的原理，有機器學習基礎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運算啦，所以說咱們要能入門這個領域，這些數(shù)學可是還要復習起來的。

　　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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