给初学者的深度学习入门指南

本文约1500字,阅读需要约5分钟; 本文所有推荐的数据,阅读完后,会有系统资料提供; 系统资料领取见文末; 关键词:人工智能,深度学习,学习建议,微专业

想入门深度学习的你会不会有这样的疑问呢?

  • “非计算机专业能学会使用深度学习吗?”
  • “线性代数和概率统计快忘完了,英语也只是四级飘过,能学会使用深度学习吗?”
  • “甚至连最容易学的Python语言也不会,有机会吗?”

很巧,我在一年前也向别人问过类似的问题。

我的答案是:学会使用绝对没问题,毕竟不需要自己凭空创造嘛。

可以这么说吧,人工智能犹如造车运动,可以分为两大阶段。

• 第一阶段:关键部件的研发

(1)算法的研发:

这个阶段有吴恩达、李飞飞、GeoffreyHinton、Ian Goodfellow等传奇人物的卓越贡献

(2)工具框架的研发:

这个阶段有谷歌等巨头的卓越贡献

• 第二阶段:各个部件的组装

第一个阶段的工作已有行业巨头和技术大佬完成,我们可以做的就是用好这些技术和工具,来完成自己的工作。所以一般情况下,对于小白,推荐的学习路线如下:

1. 掌握编程工具,推荐Python

2. 掌握一些基本的数学知识

3. 理解机器学习理论和算法

4. 掌握必要的深度学习框架

5. 了解行业最新动态和研究成果

非计算机专业如何转行使用深度学习

深度学习人才可以分为两类,一类是创造深度学习算法的创造型人才,另一类是使用深度学习算法解决实际问题的工程应用型人才。成为创造型人才需要扎实的功底、勤奋的学习,以及有时还需要很高的天赋。但成为工程应用型人才的难度就没这么高了。

目前AI(人工智能)正处于在行业里落地的阶段,深度学习算法的应用型人才十分短缺,深度学习有很多的应用场景。

同时,深度学习使用起来也不难,阿里云,腾讯云,百度云,科大讯飞,商汤科技,矿视科技(排名不分先后)等等,都提供了实用,赋能的API工具,类似下图:

API方式使用深度学习(这种方式更简单)

小白学习路径

对于一个完全0基础的小伙伴,如同之前的我,如果想要进入AI领域有4座大山需要去跨越:

(1) 编程语言

这一大山,可以轻松的跨过。Python本身已经很接近自然语言了,入门其实并不麻烦。Python的设计哲学是优雅、明确、简单,一本薄薄的《简明Python教程》就可以帮你掌握深度学习中所需的Python技能。

(2)数学理论和深度学习算法

吴恩达已经在《Deep Learning Specialization》中,详细讲解了深度学习中的理论知识,包括数学理论和算法原理。学习数学理论,是将深度学习从会用到用好的过程。“掌握”数学理论并不要求像大学考试一样用纸笔计算,而是需要理解算法的设计“哲学”,弄清楚why即可。

(3)实践-应用场景

如何将理论知识落实到各个应用场景,是每个deeplearning学习者都会遇到的困惑。

• 理论公式表达出来的算法,怎样变成一行行可执行的代码?

• 同一个算法如何在不同场景发挥效用?

• 课本中的案例如何迁移到实际场景中?

原文发布于微信公众号 - java进阶架构师(java_jiagoushi)

原文发表时间:2018-10-16

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