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人工智能课程的深度学习，针对什么样的人学习比较合适？

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发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：

人工智能课程的深度学习，针对什么样的人学习比较合适？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

针对那些愿意学的人。

Python化的深度学习，入门门槛不高，仅需要简单调参就可以完成。尤其是学生无论学文学理，深度学习在某些方面都能助你一臂之力。

但是往深层次的深度学习，需要比较强的算法能力和数学逻辑思维，往往需要专业背景知识比较深的人

回答于 2019-09-11 08:43:50

老实人

回答于 2019-09-11 08:43:50

我是觉得现在学人工智能很像是20年前学英语一样，都是一个认识世界的方式，是每个人了解世界必不可少的一类知识群。

我们身边每天互联网，生活中的应用都无处不在的应用人工智能的产品，你手机的指纹解锁，面部识别等。甚至包括这个问题的推送，都应用到了这个领域的成果。你可以不了解背后的数学，但是你不知道这是什么，就意味着你落伍了。

学这门学科有很多方式，取决于你的目的：
如果你是想用他当饭碗，老老实实从零开始看教科书，从基本的线性代数到一些数学模型，再到最后去翻看这个领域最新的Paper等。
但如果你只是想粗略了解一下这个领域，以至于能知道生活中什么地方可以用到这方面知识，或者如何把这方面知识带入到你自己的领域中，你也可以完全不关注数学的部分，只要明白每个算法是干什么的，有什么优缺点就好了。

如果是是零基础起步，又不打算花太多时间去系统的学习，可以关注看看我的头条内容。我会尽可能把每个算法的逻辑思路，优缺点，以及他能用来做什么用故事和例子在视频中展现给你。如果你想了解什么是人工智能，以及发展历程和现在所面临的主要挑战，我这里正好有一期视频供你参考【五分钟机器学习】什么是机器学习https://www.ixigua.com/6847015813963219464/

回答于 2019-09-11 08:43:50

本人认为深度学习入门并不难，但是要想深入浅出那就得具备一定专业先验知识了。下面我就说说深度学习都需要掌握哪些知识吧。

1. 编程能力。所有与人工智能相关的方向，不具有一定的算法编写能力，那基本是不会有发展的。即使你数学精通，思维敏捷，但是不将其实践起来，那都是纸上谈兵。相对软件开发工程师，算法工程师的代码量不要求多，而是求精。代码的优化分为编程逻辑和调用算法两种，如果在你的代码中能够明显看出逻辑清晰，具有一定面向对象的格式那就更好了。当然像积分图像这种利用来源库计算也同样能提高运算效率。GPU上进行重复计算也是一种优化，随着硬件的完善，越来越多的应用都将移植到GPU上。

2. 数学基础。只会编程还远远不够，给你一套算法你都看不懂，那还怎么优化呢。无论你看论文还是实验都需要看懂并能优化这些数学公式。例如，最简单的激活函数sigmoid的原型以及它与其它激活函数的比较，适合哪些场景，这些不懂数学怎么能行呢。

3. 英语能力。人工智能领域的核心论文(例如ICCV等)都是英文文献，你英语阅读不好，就会影响你的理解与效率。所以，基本的计算机和相关领域英语常识是必备的。

总之，要想入门深度学习并不难，但是我们不能只局限于触手可得的事情，更应该抱着一颗勇攀高峰的心，努力前行。

如有疑问，下方留言，让我们共同进步。

回答于 2019-09-11 08:43:50

因为有兴趣，写过一段时间的AI代码。当时用python，基于keras和tensorflow。

如果只是单纯的用用，有一点计算机编程基础。在网上有比较多例子，复制下来简单改改就可以运行投入使用了。

复杂的地方在于调参，使运算结果更符合实际应用场景要求，这个对于没深入学习过这门课程的人来说比较困难。因为代码涉及比较多的参数，优化哪些部分更有效果，这些需要靠经验或者专门学过。

会用和用得好还是区别很大的。