三分钟入门深度学习？读完这几个步骤，简直太简单！

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原文标题：三分钟入门深度学习？读完这几个步骤，简直太简单！

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小编作为一名从事深度学习机器学习行业良久的工程师，我的回答是：没有基础也能做人工智能！为什么小编有这样的自信呢？

众所周知，深度学习本质上是一种针对数据的算法，使用算法，就需要去理解算法的计算过程，这是深度学习工程师没日没夜学习主要原因，而目前很多成熟深度学习框架，如tensorflow、caffe、pytorch，都已经达到比较成熟的地步，这些框架都封装了深度学习所要使用的大部分算法，我们只需要调用即可，而不必再从头到尾重新实现一遍。所以说，如果你想写出自己的深度学习系统，不必先去理解算法，而是应该在实践中不断培育兴趣，调用别人的算法，可以简化你的步骤，增加开发效率，大大增加自信心。

下面进入深度学习最核心的几个学习步骤

深度学习从哪里来？

深度学习最早的雏形是神经网络，上个世纪80年代就已经出现了相关的理论，但是由于算力有限，一直没有获得重视，后来在2006年，加拿大多伦多大学教授Hinton在神经网络理论基础上，提出了多层神经网络，并于2012年，在之前的理论基础上研发出卷积神经网络（CNN）。

然后该教授带着他的团队用这一网络参加Imagenet大赛，夺得了第一名的好成绩，并且领先传统的机器学习分类算法16个百分点的精确度，这就意味着传统的算法根本无法匹敌CNN，这一重大的进步大大推进计算机视觉的发展。

深度学习往哪里去？

在Imagenet比赛中一战成名之后，所有的计算机学者都为之振奋，工程专家也都把注意力转移到深度学习上来，但这只是一小部分精英人士。深度学习的巨大魔力在于，它使计算机真正意义上有了提取复杂特征的能力。一张图片里的复杂特征，是人用语言无法形容的，一段录音里的音频特征，是人无法用语言形容的，但是深度学习，它可以用它独一无二的滤波器将这些特征描述的清清楚楚！

所以说，深度学习最直接的应用就是图像处理和语音识别，这两种能力，将使得计算机能听会说，还能看见，所以显而易见就是制造业将大受影响，很多重复性的工人都可能会面临下岗，这一时间点，可能就在不远，2025中国制造的核心就是，大量实现无人化工厂，未来30年，我国劳动力数量将急剧下降，深度学习作为一颗能看得见机器的工具，必将大范围应用在制造行业。

富士康，全球最大的组装代工厂，早早感觉到了劳动力成本上升带来的巨大压力，未雨绸缪，在近两年来，不断采购机器人，目前在很多岗位上已经实现了机器操作。所以说，未来十年，制造业、机器人行业会大量需要深度学习工程师。

学深度学习用什么框架？

深度学习框架比较多，笔者推荐pytorch和tensorflow，为什么？第一，这个框架安装最简单，新手半个小时就能搞定，不像caffe似的，小编装了一个月，说起来都是泪啊，铺天盖地的bug简直让我要自杀！所以说，pytorch和tensorflow是首选。第二，工业界和学术界这两个框架用的普遍，所以出了什么问题，可以在网上搜到直接的答案。第三，写起来程序简直简单的不要不要的，只要有思路，简直如行云流水般自在，而且pytorch比tensorflow更简单，所以也是小编目前主要在用的框架（不好意思，我也是个懒人）。第四，很多酷酷的黑科技作者一般都喜欢用pytorch，（例如：某人用pytorch写生成对抗网络，然后把某女星的人脸生成到某种不可描述的电影里，哈哈哈哈，其实，小编也做过几个，感觉真的好浪漫啊。）

如果你想跟着小编的步骤学习深度学习，就安装Anaconda3+cuda8.0+cudnn5.1+pytorch1.0。这是小编GPU服务器的安装配置。如果不会安装，就在评论区评论，人数多的话，小编就专门再写一篇详细的安装指南。

深度学习最核心的技术是什么

深度学习的进步是相对于传统机器学习而言的，传统的机器学习提取特征主要依靠人工提取，这种做法效率低。深度学习最大的特点就是自动提取特征，而且提取出来的特征成千上万，不像人工提取的特征只有几十个，几百个。这就是深度学习相对于传统机器学习最大的进步之处---自动提取特征。

装好了深度学习框架，我该做什么

工欲善其事必先利其器，你现在已经有了开发环境。其实，根据笔者的经验，深度学习玩的好，跟代码量没有直接关系。因为深度学习本身就不需要写太多代码啊！现在你需要的是了解一套完整的深度学习模型训练全过程，数据获取，数据预处理，找一个合适的网络模型，开始训练，进行测试，最后评估。

那么去哪里找这么好的老师带着你做呢？哈哈哈，小编就可以啊，但我可是要收费的。所以这里，要讲的就是mnist数据集，这是入门必须玩的一个数据集。

这方面的教程，网上有很多。步骤也很简单，下载数据集，开始训练，得到结果。东西都是别人写好的。所以最重要的是理解。下篇文章会根据我的从业经验深刻讲解mnist数据集，让你用一个不到10M的数据集就可以看到深度学习的全貌！

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