关键词：
深度学习是一门综合的研究方向，目前大多数研究生都在研究这个，包括我在内，我研究的是图像识别领域，包括图像分类、目标识别、对象定位、风格迁移等等。
说回来，那到底要如何去学习深度学习，首先深度学习属于机器学习的一个分支，机器学习分为监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习和深度学习
要想学习深度学习就必须先学习机器学习，学习机器学习，首先需要储备的知识就是高等数学、线性代数以及统计数学的基础知识，其中统计数学最重要，推荐可以看李沐老师的《统计学习方法》，学习概率分布、大数定律等等。
机器学习，需要学习监督学习，包括线性回归、逻辑回归、梯度下降方法减小代价函数。无监督学习，包括聚类等等，支持向量机、神经网络，这里推荐吴恩达老师的机器学习，通俗易懂，有利于小白学习。
学完上面的内容就可以开始学习深度学习了，学习深度学习，深度学习主要是利用神经网络去解决问题，图像识别用的是卷积神经网络，自然语言处理利用的是循环神经网络。这里推荐看吴恩达老师的深度学习，一定要做课后编程题，使用python需要做。
学习完理论知识，就需要学习一个深度学习的框架：Tensorflow、Pytorch。最近几年pytorch用的人越来越多了。图像识别的话，还需要学习opencv。
参考技术A学习深度学习的基础知识：学习深度学习的基本概念，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
学习Python编程语言：深度学习经常使用Python语言进行编程，所以需要学习Python的基础知识。
学习深度学习的常用框架：如TensorFlow，Keras, PyTorch等。
实践项目：通过实践项目来理解和掌握深度学习模型的设计和实现。
学习数学知识：深度学习需要掌握一些数学知识，如线性代数，微积分等。
参加线上课程或培训：参加线上课程或培训，通过课程学习和与教师、同学交流来提高自己的能力。
多读文献，研究最新技术：研究最新技术，研究最新研究成果，帮助自己了解深度学习的最新发展。
如何快速入门深度学习目标检测？
学习目标了解目标检测的任务知道目标检测的常用数据集知道目标检测算法的评价指标掌握非极大值NMS算法的应用了解常用的目标检测算法分类1.目标检测目标检测（ObjectDetection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标，并确定... 查看详情
深度学习框架tensorflow快速入门(代码片段)
目录1TensorFlow介绍2TensorFlow的安装3张量及其操作4tf.keras介绍5总结1TensorFlow介绍深度学习框架TensorFlow一经发布，就受到了广泛的关注，并在计算机视觉、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都被大面积推广使用ÿ... 查看详情
如何快速入门深度学习目标检测？(代码片段)
学习目标了解目标检测的任务知道目标检测的常用数据集知道目标检测算法的评价指标掌握非极大值NMS算法的应用了解常用的目标检测算法分类1.目标检测目标检测（ObjectDetection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标&#x... 查看详情
给深度学习入门者的python快速教程-numpy和matplotlib篇
本篇部分代码的下载地址：https://github.com/frombeijingwithlove/dlcv_for_beginners/tree/master/chap5上篇：给深度学习入门者的Python快速教程-基础篇5.3Python的科学计算包-Numpynumpy(Numerical Pythonextensions)是一个第三方的Python包ÿ 查看详情
pytorch深度学习60分钟快速入门part1：pytorch是什么？
0x00PyTorch是什么？PyTorch是一个基于Python的科学计算工具包，它主要面向两种场景：用于替代NumPy，可以使用GPU的计算力一种深度学习研究平台，可以提供最大的灵活性和速度0x01开始学习1、TensorsTensors（张量）类似于numpy的ndar... 查看详情
pytorch深度学习60分钟快速入门part0：系列介绍
说明：本系列教程翻译自PyTorch官方教程《DeepLearningwithPyTorch:A60MinuteBlitz》 教程目标在高层次上理解PyTorch的Tensor库和神经网络训练一个小型的神经网络来分类图像前提条件假设读者熟悉基础的NumPy库确保已经安装了torch和t... 查看详情
快速入门——深度学习理论解析与实战应用
1.前言说实话，我也是一个美剧迷，特别是一些烧脑的美剧，更是一追再追。前端时间，《西部世界》第二季也完结了。我一鼓作气，看完之后，大呼过瘾，深深地被其中栩栩如生的人工智能机器人所... 查看详情
datawhale学习打卡课节1:paddle开发深度学习模型快速入门ncf(代码片段)
论文阅读笔记-NeuralCollaborativeFilteringWWW’17XiangnanHeetal.文章内容前置知识协同过滤CF地位：推荐系统经典方法之⼀，甚至有人把推荐系统和协同过滤画等号。思想：根据历史交互行为找到⼀群口味很相似的用户；然... 查看详情
pytorch深度学习60分钟快速入门part3：神经网络
神经网络可以通过使用torch.nn包来构建。既然你已经了解了autograd，而nn依赖于autograd来定义模型并对其求微分。一个nn.Module包含多个网络层，以及一个返回输出的方法forward(input)。例如，查看下图中的对数字图片分类的网络... 查看详情
推荐序：《deeplearning4j快速入门》课程，深度学习必备秘籍
从1956年Dartmouth学会上提出的“人工智能”一词，到时下火热的人脸识别技术、车牌识别技术、智能语音应答，再到未来汽车发展趋势的自动驾驶技术，“人工智能”已然成为了科技未来的发展大势。对于广大IT行业从... 查看详情
pytorch深度学习-01概述（快速入门）
目录Overview1.Goalofthistutorial2.HumanIntelligence3.Machinelearning4.Howtodeveloplearningsystem:5.Newchange6.neuralnetworks(神经网络)6.1反向传播(BackPropagation、BP算法)Overview1.GoalofthistutorialTarget:understandthebasicofneuralnetwork/deeplearningRequirements:Algebra+Probability... 查看详情
pytorch深度学习60分钟快速入门part2：autograd自动化微分
在PyTorch中，集中于所有神经网络的是autograd包。首先，我们简要地看一下此工具包，然后我们将训练第一个神经网络。autograd包为张量的所有操作提供了自动微分。它是一个运行式定义的框架，这意味着你的后向传播是由你... 查看详情
keras入门实战：手写数字识别
近些年由于理论知识的硬件的快速发展，使得深度学习达到了空前的火热。深度学习已经在很多方面都成功得到了应用，尤其是在图像识别和分类领域，机器识别图像的能力甚至超过了人类。本文用深度学习Python库Keras实现深度... 查看详情
djl快速入门（纯java跑深度学习模型）(代码片段)
...后续处理的部分需要很多Tensor操作，但是他们都没说怎么做。为了符合大家的实际需求，本文不使用DJL进行模型训练，只做推理。本文的具体内容包括：DJL核心内容讲解DJL加载Pyt 查看详情
pytorch深度学习-06逻辑斯蒂回归（快速入门）(代码片段)
“梦想成真之前，看上去总是那么遥不可及”博主主页：@璞玉牧之本文所在专栏：《PyTorch深度学习》博主简介：21级大数据专业大学生，科研方向：深度学习，持续创作中目录1.LogisticTutorial(逻辑斯... 查看详情
机器学习深度学习的理论与实战入门建议整理
...海中一直萦绕着这么一个问题，“机器学习/深度学习要怎么学呢？（怎么入门，又怎么进一步掌握？）”。关于这个问题其实并没有一个标准答案，有的人可能适合自底向上的学，也就是先从理论和数学开始，然后是算法实现... 查看详情
深度学习python怎么入门知乎
自学深度学习是一个漫长而艰巨的过程。您需要有很强的线性代数和微积分背景，良好的Python编程技能，并扎实掌握数据科学、机器学习和数据工程。即便如此，在你开始将深度学习应用于现实世界的问题，并有可能找到一份深... 查看详情
keras深度学习框架安装及快速入门(代码片段)
1.下载安装Keras 如果你是安装的Anaconda组合套件，可以直接在Prompt上执行安装命令：pipinstallkeras 注意：最下面为Successfully...表示安装成功！2.简介 Keras为图片数据输入提供了一个很好的接口，即Keras.preprocessing.image.... 查看详情