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从无人驾驶汽车到AlphaGo战胜人类，机器学习成为了当下最热门的技术。而机器学习中一种重要的方法就是深度学习。作为一个有理想的程序员，若是不懂人工智能（AI）领域中深度学习（DL）这个超热的技术，是不是会有一种被时代落下的感觉？那么问题来了：如何入门深度学习？可能你会有这样的疑问：“没有编程基础，能学深度学习吗？”，“之前有学过python，但是全忘了，怎么学？”“线性代数、概率论全忘了，还能学吗？”我相信80%想学习深度学习的人都会有这样的问题。幸好，我在一年前也有同样的问题。在我现在来看：学会使用这门技术完全没问题。在学习使用这门技术之前，你首先要了解对这方面人才的要求是怎样的。
工程应用型人才是首选
深度学习人才可以分为两类：一类是创造深度学习算法的创造型人才，另一类是使用深度学习算法解决实际问题的工程应用型人才。成为创造型人才需要扎实的功底、勤奋的学习，以及有时还需要很高的天赋。但成为工程应用型人才的难度就没这么高了。目前AI（人工智能）正处于在行业里落地的阶段，深度学习算法的应用型人才十分短缺，深度学习有很多的应用场景。同时，深度学习使用起来也不难，阿里云，腾讯云，百度云，科大讯飞，商汤科技，矿视科技（排名不分先后）等等，都提供了实用，赋能的API工具，类似下图：
小白的学习路径
对于一个完全0基础的小伙伴，如同之前的我，如果想要进入AI领域有4座大山需要去跨越。
（1）数学理论学习数学理论，是将深度学习从会用到用好的过程。“掌握”数学理论并不要求像大学考试一样用纸笔计算，而是需要理解算法的设计“哲学”，弄清楚why即可。
（2）编程语言这一大山，可以轻松的跨过。Python的设计哲学是优雅、明确、简单，而且本身已经很接近自然语言了，入门其实并不麻烦。
（3）深度学习算法算法和数学理论是相辅相成的，只有学习好数据理论，算法才能更好的学习。
（4）实践-应用场景如何将理论知识落实到各个应用场景，是每个DL学习者都会遇到的困惑。• 理论公式表达出来的算法，怎样变成一行行可执行的代码？• 同一个算法如何在不同场景发挥效用？• 课本中的案例如何迁移到实际场景中？
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