关键词：
其实对于初学者来说，不建议刚开始就学算法，因为脱离业务和数据的算法讨论是毫无意义的，刚开始应该先打好编程和数学基础。深度学习看似难度大，按照正确的学习路径学习，可以大大降低学习门槛，同时激发学习的乐趣。简单的说，学习路线大概如下：先学编程、数学和深度学习知识，然后动手实践撸代码，有机会的话多参加数据科学比赛，多做项目练习实操能力。
众所周知，深度学习是一个将理论算法与计算机工程技术紧密结合的领域。对于零基础小白，想往深度学习发展，要掌握哪些数学知识呢？
首先是线性代数。在神经网络中大量的计算都是矩阵乘法，这就需要用到线性代数的知识了。计算向量的余弦相似度也要用到内积运算，矩阵的各种分解办法也出现在主成分分析和奇异值分解中。
其次是概率论与统计学。广义的说，机器学习的核心是统计推断，机器学习的巨头不少都是统计学大师，如迈克尔乔丹，杨乐坤，辛顿等，另外机器学习中大量用到贝叶斯公式，隐马尔科夫模型等等。
再次就是微积分。这是机器学习中的核心知识之一，无论是梯度下降法中的求梯度还是反向传播中的误差传递的推导都需要用到微积分。
我们知道，深度学习是一个将理论算法与计算机工程技术紧密结合的领域，需要扎实的理论基础来帮助你分析数据，同时需要工程能力去开发模型和部署服务。所以只有编程技能、机器学习知识、数学三个方面共同发展，才能取得更好的成果。
按我们的学习经验，从一个数据源开始——即使是用最传统、已经应用多年的机器学习算法，先完整地走完机器学习的整个工作流程，不断尝试各种算法深挖这些数据的价值，在运用过程中把数据、特征和算法搞透，真正积累出项目经验，才能更快、更靠谱的掌握深度学习技术。 参考技术A 机器学习是一bai种实现人工智能的du方法，深度学习是一种实现机器学习的技术 参考技术B 1、机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。 2、深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。但由于近几年该领域发展迅猛，一些特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。 3、机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。 拓展资料： 1、机器学习直接来源于早期的人工智能领域，传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。从学习方法上来分，机器学习算法可以分为监督学习（如分类问题）、无监督学习（如聚类问题）、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。传统的机器学习算法在指纹识别、基于Haar的人脸检测、基于HoG特征的物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或者特定场景的商业化水平，但每前进一步都异常艰难，直到深度学习算法的出现。 2、最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法和激活函数等方面做出相应的调整。其实有不少想法早年间也曾有过，但由于当时训练数据量不足、计算能力落后，因此最终的效果不尽如人意。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。 参考技术C 《智能问答与深度学习》ChatoperaCEO王海良著，对学习AI的朋友很有用！强烈推荐！
如何学懂一个专题，例如机器学习算法？
一、背景大部分人可能没有真正进行专题学习的经验，实际上可能根本没有过持续进行深度学习的体验，还停留在从入门到放弃只得到一点概念可能永远无法下手或者尝试无数次下手结果还是失败的阶段。同样走过这条路的我，... 查看详情
深度学习核心技术精讲100篇（七十四）-教你如何最快入门用户画像
...教程（附源码）tableau可视化数据分析高级教程python快速学习实战应用系列课程用户画像的应用 &nb 查看详情
深度学习“四大名著”发布！pythontensorflow机器学习深度学习四件套（附免费下载）
Python程序员深度学习的“四大名著”：这四本书着实很不错！我们都知道现在机器学习、深度学习的资料太多了，面对海量资源，往往陷入到“无从下手”的困惑出境。而且并非所有的书籍都是优质资源，浪... 查看详情
深度学习对硬件的要求
...，这里要强调一下，数值大小和数据量是不一样的。深度学习服务器的核心部件还是CPU、硬盘、内存、GPU，特别是很多深度学习依靠GPU的大规模数据处理能力，这就要强调CPU的计算能力和数量，同时不同的数据对GPU的显存要求也... 查看详情
想学习网站制作，应该如何下手，做哪些准备
学习网站制作需要以下准备：确定学习目标：明确自己想要学习的具体内容和技能，例如前端开发、后端开发、数据库设计、服务器配置等。学习资料和工具：选择合适的学习资料和工具，例如教程、书籍、在线课程、代码编辑... 查看详情
深度学习案例实战（移植到ios平台）
活动地址：CSDN21天学习挑战赛学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。各位小伙伴，如果您：想系统/深入学习某技术知识点…一个人摸索学习很难坚持... 查看详情
深度学习案例实战（移植到ios平台）
活动地址：CSDN21天学习挑战赛学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。各位小伙伴，如果您：想系统/深入学习某技术知识点…一个人摸索学习很难坚持... 查看详情
深度学习核心技术精讲100篇（七十四）-教你如何最快入门用户画像
...教程（附源码）tableau可视化数据分析高级教程python快速学习实战应用系列课程用户画像的应用 用户画像是目前数据挖掘当中比较容易入门的一个领域。它比较热门的应用便是推荐，最近常说的千人千面的核心基础... 查看详情
如何选择深度学习算法
】如何选择深度学习算法【英文标题】：Howtoselectadeeplearningalgorithm【发布时间】：2020-06-1616:16:20【问题描述】：有人可以分享一些关于的信息吗？我有一个特定的机器学习流程图，大多数时候这会给出正确的结果Clickthelinkhere我... 查看详情
如何构建深度学习预训练模型？
keras提供多种预训练的深度学习模型，可供迁移学习使用。如果我想要根据自己的数据集与训练模型，如何让去构建一个预训练模型用于后续的迁移学习？参考技术A可以直接先找到自己需要的训练模型，一般来说都可以找到的 查看详情
深度学习系列part
这是《GPU学习深度学习》系列文章的第三篇，主要是接着上一讲提到的如何自己构建深度神经网络框架中的功能模块，进一步详细介绍Tensorflow中Keras工具包提供的几种深度神经网络模块。本系列文章主要介绍如何使用腾讯云GPU服... 查看详情
第一篇如何选择深度学习主机
...事，必先利其器”。对于我们来说，如果我们想学好深度学习，一台配置好的主机必不可少。那么如何选着主机的配置呢？今天我就通过这篇文章和大家梳理一下。说到主机的配置，对于学习深度学习的人来说最重要的配件是显... 查看详情
如何将音频数据输入深度学习算法？
】如何将音频数据输入深度学习算法？【英文标题】：Howtoinputaudiodataintodeeplearningalgorithm?【发布时间】：2020-02-0711:30:34【问题描述】：我是深度学习的新手，我的目标是使用GAN（生成对抗网络）来识别情感语音。我只知道图像作... 查看详情
深度学习正餐开始，五万字总结深度学习基础。
...f1f;1.2神经网络有哪些常用模型结构？1.3如何选择深度学习开发平台？1.4为什么深层神经网络难以训练？1.5深度学习和机器学习的异同？2网络操作与计算2.1前向传播与反向传播？2.2如何计算神经网络的输出... 查看详情
[ai开发]深度学习如何选择gpu？
机器推理在深度学习的影响下，准确性越来越高、速度越来越快。深度学习对人工智能行业发展的贡献巨大，这得益于现阶段硬件计算能力的提升、互联网海量训练数据的出现。本篇文章主要介绍深度学习过程中如何选择合适的... 查看详情
深度学习tensorflow如何使用多gpu并行模式？
TensorFlow可以用单个GPU，加速深度学习模型的训练过程，但要利用更多的GPU或者机器，需要了解如何并行化地训练深度学习模型。常用的并行化深度学习模型训练方式有两种：同步模式和异步模式。下面将介绍这两种模式的工作... 查看详情
收藏|深度学习如何挑选gpu？
深度学习是一个对计算有着大量需求的领域，从一定程度上来说，GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验。因此，选择购买合适的GPU是一项非常重要的决策。那么2022年，如何选择合适的GPU呢？这篇文章整合了网络上现有的GPU... 查看详情
深度学习如何入门，需要啥基础？
学习深度学习课程的话最基本的就是要具有一定的编程基础，并且具备一定的数学基础。比如计算机相关专业的本科生、研究生，计算机相关专业的高校讲师，从事IT行业的编程人员，人工智能领域的从业人员。在有一定基础的... 查看详情