从第一本书开始，如何成为深度学习工程师（上篇）
从第一本书开始，如何成为深度学习工程师（上篇）
看过了深度学习行话，了解过深度学习行业应用
那么需要如何做，才能成长为深度学习工程师，乃至一代宗师？
小编结合资料与工程师经验，梳理出一条深度学习工程师的成长路径及“练级大法”，希望可以帮到各位“炼丹师”稳步进阶，畅游深度学习海洋~
本系列分初阶和中高阶两篇，今天更新上篇—初阶部分，如有补充欢迎在评论区留言~
在正式开始前，定位和目标一定要明确好
在这里，小编理解的初阶选手，是具备了一定的计算机基础，但是对于深度学习理论和动手实操方面没接触过的筒子。通过系统学习后能够快速入门，并升级中阶。
如下是建议初阶少侠的修仙路径，需要走好这四步，即：
读理论书→看视频课→实操训练→社区交流
具体怎么操作呢？别着急，逐一来看~
要看的第一本书
基础理论习得的最直接来源就是书本。按机器学习理论、深度学习理论、编程语言三个方面划分，做如下书籍阅读推荐：
机器学习理论
深度学习是机器学习中的一个分支，两者内在的理论基础存在很强关联。就像一个孩子在学会走路前需要学会爬，同理在掌握深度学习理论前，需要先掌握机器学习理论。
机器学习理论的书籍教材也非常多样，这里推荐一本易懂易学的书籍，可以重点关注神经网络部分。
书名：周志华《机器学习》，清华大学出版社
深度学习理论
打好机器学习的理论功底后，可以开始钻研深度学习的理论了。通常深度学习理论会给人留下抽象难懂的印象，且和数学结合紧密。为了让大家能够开心入门not放弃，在此推荐一份超级容易读懂的教材，无论深度学习理论还是数学理论都能一本搞定~
书名： 《深度学习》，Goodfellow, Bengio, Courville合著，赵申剑、黎彧君、符天凡和李凯合译
偶尔发现的pdf链接：https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese
编程语言
1）Python方向
看到主推语言是Python，大家可能会好奇，为啥它中选？
一方面，各大主流深度学习框架所使用的编程语言均为Python
国际主流框架支持语言一览表
另一方面，对比其他语言，Python也是相当简单易学的！
Python的教材也非常多样，这里推荐一本实操和理论性都兼顾的教材，只要完成书中52个习题，跑代码然后发现问题解决，就能逐步上手
书名：《“笨办法”学Python》，作者Zed Shaw 王巍巍译，人民邮电出版社2014年11月版
2）C++方向
C++语言在底层框架中使用较多，在逐步掌握开源框架的基本操作后，在更高阶的框架应用中会用到这个技能点。
同前面提到的Python一样，学习C++时需要多上手操作。这里推荐迅速上手C++的书籍，不但能够学习功能和结构，还提供了解决方案的示例。
书名：《Essential C++》【美】李普曼（Lippman, S. B.）著，侯捷译，电子工业出版社2013年8月版
需要看的视频公开课
在学习一门新技术的同时，除了看书，如果有老师面对面教授，可以更快更好的学会知识。线下授课一般会固定时间和地点，且需要交学费才能听。而视频公开课能够在省钱省力的同时达到同样的面授效果~
通过学习视频公开课，大家可以更轻松的理解深度学习中的抽象理论，并且也能在实操方面不绕弯路。且目前深度学习的课程多是公开免费的。
小编纵览很多课程网的深度学习公开课之后，综合课程生动性、可操作性、紧凑性、连续性这些特点，推荐如下课程，并将它们的网址一并附上，便于大家查找学习~
1）百度推出的“AI核心技术掌握“课程，每节课在20-30分钟左右，从AI技术到深度学习进行全面细致的解读。
https://ai.baidu.com/paddlepaddle/player?id=13
2）中国台湾李宏毅教授的在线课程，其中是英文课程，会结合国外的科研成果，但也适合新手入门和理解深度学习
http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html
3）Python操作课程，从基础到进阶操作都提供详细说明，每节课在20分钟左右
https://ai.baidu.com/paddlepaddle/openCourses
初步训练
做好如此充足的知识储备和编程操作，当然不能纸上谈兵，这就带大家冲进深度学习的世界操练起来！
不过，先不要急着起飞，就像王者农药初期要有角色对战教学一样，我们也需要简单的实操，检测自己的学习成果。
一般遵循的路径是：选取案例→使用框架跑模型→扩大范围实践
选取案例
做好前面的两步铺垫，接下来进入实训阶段，那么可以到哪里找到适合初阶少侠操作的案例呢？
纵观各类文章，业内人士高频推荐如下两种深度学习模型：
- 房价预测：借助人工神经元和人工神经网络，深度学习模型可以借助多种特征预测出结果。一套房子的价格也受到很多因素影响，对应着深度学习模型中的多种特征。且目前房价的价格数据有成熟的数据库，不同的深度学习框架也都有房价模型。这就相当于烹饪，食材工具都已具备，火候也已经调好，遵循这些操作就可以成功啦。
- 鸢尾花分类：这个是图像分类中的经典模型。深度学习模型同样可以进行图像识别和分类，而图像分类操作上手难度相对较低。且鸢尾花有稳定的官方数据集——鸢尾花iris.csv，配合不同深度学习框架模型，以及其中给出的分类模型代码，就可以成功的让深度学习帮你区分鸢尾花啦！
问题来了：模型都需要配合深度学习框架使用，那么深度学习框架都有哪些，上哪儿找呢？
目前主流的国际化开源框架中，适合新手操作的有三种，其主要特征如下：
Tensorflow：Google出品，定位于工业级应用，跟紧技术前沿
Pytorch：定位于做研究使用，具备一定的灵活性
PaddlePaddle：百度出品，定位是成为最适合中国用户的框架，易学易用，有详细中文文档、视频课程和API。
框架安装
出于容易学习，以及小编工资谁发的因素，本篇文章中，小编就以深度学习框架PaddlePaddle为例介绍~
安装部分，建议使用linux系统，如果是windows系统需要安装虚拟机docker后再进行安装。
安装成功后，在PaddlePaddle官网首页，就有房价预测模型，下载数据并复制代码后，就尽情的跑起来吧！详解链接在此请收好：
http://www.paddlepaddle.org/
扩大范围实践
恭喜少侠，经历初阶磨练，相信你已经有了足够的信心，有想要接触更多模型训练的冲动，享受一步步成功的快感！
如果你安装的深度学习框架是PaddlePaddle，如下链接可直达Paddle官方在Github上的模型库：
https://github.com/PaddlePaddle/models
PaddlePaddle的主站中也有部分模型可以关注
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle
交流社区
完成上述三步，少侠已经初长成，可以向深度学习的更深度进发啦！
相信你一定迫不及待想要找到队友，在使用期间遇到安装、操作、调用文档等多方面的问题也需要解决。
可以去哪里找人聊聊呢？
如果你使用的是PaddlePaddle，恭喜你！有队伍！
可以移步到中文交流社区，发帖寻找八方支援，或分享你的成功经验，直达链接如下：
http://ai.baidu.com/forum/topic/list/168
ps目前中文社区提问，24小时内回得到有效回复哦！
如果你使用的是Tensorflow，目前也有中文社区。不过近期小编尝试数次没能打开成功，为了避免影响大家的心情，大家也可以去如下两个中文社区论坛蹲点：
CSDN：包含行业资讯和博客文章 https://www.csdn.net/
开源中国：包含博客文章和软件产品动态资讯 https://www.oschina.net/
经历 阅读理论书——观看公开课视频——初阶实操——应用实战， 踏实做好每一步，深度学习工程师的初阶修炼就完成啦！接下来请期待下一篇：深度学习工程师中阶修炼指南
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PaddlePaddle是百度开发的开源深度学习框架，致力于打造最符合中国工程师需求的深度学习生态