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人工智能领域的深度学习好学吗？

的话,深度,你的人工智能领域的深度学习好学吗？

发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：

人工智能领域的深度学习好学吗？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

看做到什么程度。

如果只是使用的话，使用现有框架，还是比较简单容易上手的，特别是如果有程序员背景的话还是比较容易的。特别是调调参之类的，以后可能也会越来越自动化了。

如果想要研究的比较深，有大的研究突破的话，就比较难了，需要有比较好的数学功底，这里面涉及的知识点有微积分、线性代数、凸优化、概率论、统计学等等，每一样都没那么好学的。

回答于 2019-09-11 08:43:50

看你学习的目的。如果你只是想深入了解下深度学习，这个是很简单的；如果你想做这方面的研究，还是比较难的，需要有很深的数学功底，很强的专业知识，以及一定强度的工程实现能力；如果想做这方面应用，依然是比较难，首先是竞争激烈，现在开源的代码，效果都不错，也就是说门槛很低，但是你要做的和别人效果差不多甚至更好，而成本比别人有明显优势，这个就太难了，比方说你要做一个在嵌入式系统上运行的深度学习模型，你肯定做不过华为海思，因为你做的受限芯片给你的能力，而海思可以自己定制，除非你是在海思里做。

回答于 2019-09-11 08:43:50

模拟大脑学习，可以反思人类的学习模式

回答于 2019-09-11 08:43:50

有数学基础，确切地说是离散数学，就可以试试，算法离不开数学原理，没有的话很难深入，小白和专家只有一周的距离你也不信吧，任何技能要达到精尖都离不开一万小时的刻意练习。

回答于 2019-09-11 08:43:50

对于初学者来说确实很难！很多大学现在都还没开设这门课程，作为个人如果有决心认认真真学个几年还是很牛的，这个待遇还是前景是一般的产品经理 程序员不能比的

回答于 2019-09-11 08:43:50

还行，因人而定，有软件基础的好些

回答于 2019-09-11 08:43:50

深度学习目前已经变得十分热门，许多学校都开设了这个专业。但是，深度学习也是有其门槛的，下面我就结合自己的经验说说它的难度。

1. 良好的数学基础: 深度学习是一门综合性学科，首先就是要有一定的数学基础。其实也不复杂，主要就是高等数学，线性代数，概率统计以及一些优化理论等知识，大部分我们是学过的，只是当时不知道如何运用而已。例如，神经网络的反向传播就用到了微积分的知识，我想只要我们多回顾回顾高等数学，推导不是问题。所以，只要我们多复习，问题应该不大。

2. 优秀的编程能力: 要想将你的思想付诸于实践，必然绕不开编程。无论你看github上的开源代码，还是修改优化代码，都需要较强的编程能力。这里也包括编程思想和编程语言两部分。要想使海量样本在你的网络里快速收敛，代码的设计与优化是必须的。对于有过项目经验的同学，一定不难。

3. 一定的创造性思维: 这个可能就是高阶的要求了，深度学习的发现就是不断改进前人的思想，使其更适合某种场景，这就是一种创造性思维。当你论文看得多了，框架用的多了，你的想法也就多了，所以，要想达到这个阶段，还是得多沉淀、多积累的。

总之，想要进入这个领域，满足前两点就可以了，但是要想做的深入，必须做到第三点。

希望想在深度学习的道路上前行的我们，都能走的越来越好。

如果有疑问可在下方留言，让我们共同进步。

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