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雖然功能性 AI 模型的數(shù)學和開發(fā)非常廣泛，但可以將總體思路分解為更簡單的步驟，以了解如何開始您的旅程。讓我們回顧一下從哪里開始掌握人工智能和深度學習的復雜主題的基礎(chǔ)知識。如何了解深度學習的 5 個步驟

對深度學習方法和技術(shù)的了解激增，新的強大模型展示了我們以前從未見過的能力。ChatGPT 和 DALLE-2 等為普通用戶構(gòu)建的 AI 模型已經(jīng)引起了人們對人工智能的主流關(guān)注。

理解深度學習的內(nèi)部運作可能同樣令人困惑。雖然功能性 AI 模型的數(shù)學和開發(fā)非常廣泛，但可以將總體思路分解為更簡單的步驟，以了解如何開始您的旅程。讓我們回顧一下從哪里開始掌握人工智能和深度學習的復雜主題的基礎(chǔ)知識。

一句話概括什么是深度學習？

深度學習是一種讓計算機自行學習和做出決策的方式，它通過對大量數(shù)據(jù)進行訓練，并使用模仿人腦結(jié)構(gòu)的復雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來執(zhí)行復雜的任務(wù)。

深度學習的目標是大規(guī)模獲取人類可以手動獲取的信息，并根據(jù)該信息生成預期結(jié)果。想象一下通過分析一個大數(shù)據(jù)表來找到一個共性。雖然手動檢查每個數(shù)據(jù)點很乏味，但 AI 算法可以檢測模式并做出假設(shè)來執(zhí)行您指示的各種任務(wù)。

在某種意義上，處理這些數(shù)據(jù)的編碼和程序的重疊層可以稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，類似于人腦如何由數(shù)十億個神經(jīng)元組成以創(chuàng)建生物計算機系統(tǒng)。深度學習只是簡單地將人腦功能應(yīng)用于計算機科學：通過代碼而不是電脈沖連接數(shù)十億個神經(jīng)元。

你能自學深度學習嗎？

是的！您可以完全獨立地學習深度學習，但如果您從完全不了解代碼、數(shù)據(jù)處理或線性代數(shù)和微積分的知識開始，將需要花費大量時間和精力。

然而，大多數(shù)對如何學習深度學習感興趣的人都對其中一門或所有學科有一定的應(yīng)用知識。您不太可能不具備一些先驗知識來幫助您找出學習深度學習技能的最佳方法。

如果您可以通過每周花 5-10 小時逐步學習這些概念，在 6-12 個月的時間內(nèi)掌握這些技能，那么您可以在一年內(nèi)編寫自己的深度學習模型！

下一節(jié)將詳細介紹您需要學習的內(nèi)容、如何從機器學習開始并進入深度學習，以及一些學習過程中的建議。

如何開始學習深度學習

如前所述，您需要熟悉線性代數(shù)和微積分、處理和格式化大量數(shù)據(jù)以及在多種框架內(nèi)進行編碼，才能弄清楚如何學習深度學習。

一旦您對自己應(yīng)對這些挑戰(zhàn)的能力充滿信心，您就真正為自己的機器學習和深度學習工作做好了準備。之后，您將需要專注于入門，

第 1 步：正確設(shè)置您的系統(tǒng)

一旦鎖定了基本原理，您就會希望將注意力集中在設(shè)置計算機系統(tǒng)以處理深度學習建模上?，F(xiàn)在，這與如何學習深度學習有什么關(guān)系？好吧，這實際上是至關(guān)重要的一步，因為正如您將在第 2 步中看到的那樣，您將需要練習！

如果您需要有關(guān)如何確保為機器學習和深度學習做好準備的系統(tǒng)的所有設(shè)置的一些指南，請查看我們擁有的關(guān)于此特定構(gòu)建可能需要的部分的所有文章。

深度學習是高性能計算的代名詞，但在當今時代，開始時并不完全需要嚴肅的深度學習工作站和筆記本電腦。您可以從臺式機和顯卡上的較小數(shù)據(jù)集開始，或者利用云計算。

通過深度學習使用較小的數(shù)據(jù)集測試概念證明，預計會有一些不準確之處。一旦您驗證了自己的技能，就可以考慮構(gòu)建或購買您自己的系統(tǒng)。

第 2 步：開始使用深度學習模型

要了解學習深度學習的最佳方法，您需要了解它只是開始涉及最有幫助的深度學習模型的工作。

我們學到的很多東西是通過執(zhí)行動作、糾正錯誤，然后在此過程中獲得更深入的知識。例如，我們不會通過坐下來了解齒輪的工作原理、鏈輪的作用以及牛頓運動定律來開始學習騎自行車。

不，你騎上自行車并試圖開始踩踏板！然后你可能跌倒了，重新站起來，從錯誤中吸取教訓，然后再次嘗試。將此概念應(yīng)用到您第一次學習烹飪或使用 Google 的搜索引擎時。你會看到我們通過了解足夠的內(nèi)容來開始學習，然后一路弄清楚其余部分。

這是絆倒所有人的第一步。了解如何學習深度學習技能的秘訣？入門。

第三步：學習機器學習和深度學習理論

如果你真的想知道如何學習機器學習，然后又想知道如何學習深度學習，你會想要確保你學習了機器學習和深度學習理論。

在這里您將開始學習一些主要的細微差別，并可以在您已經(jīng)掌握的技能的基礎(chǔ)上開始構(gòu)建您的知識庫，只需簡單地入門即可。在這些基本主題上成為一名好學生，就是如何在更高層次上學習深度學習。

對于深度學習理論的一些優(yōu)秀課程，我推薦：

Coursera 上的深度學習專業(yè)化MIT 的深度學習入門Fast.ai 的實用深度學習編碼器 V3

Youtube 和博客上還有各種教程，當您掌握了基礎(chǔ)知識時，這些教程會很有幫助。深度學習是一個密集的主題，您可以邊學邊學。

第 4 步：構(gòu)建您的第一個深度學習模型

學習深度學習最好的方法就是朝著一個目標努力。隨著您入門并獲得更多知識，是時候開始構(gòu)建您自己的深度學習模型了。

根據(jù)您可能想要從事的項目類型，這看起來可能完全不同，但暫時不要嘗試任何太復雜的事情。從小處著手，一路向上，確保在此過程中避免常見的機器學習和深度學習錯誤！

第 5 步：發(fā)展、改進并繼續(xù)學習深度學習

如何學習深度學習的最后一步就是繼續(xù)學習。成為機器學習和深度學習的學生，不斷構(gòu)建自己的模型并探索其他人創(chuàng)建的模型。嘗試新模型，解決新問題，處理新項目。

如果您對深度學習很認真，那么請采取下一步行動，嘗試深度學習開發(fā)領(lǐng)域的實習甚至職業(yè)！

尋找有關(guān)深度學習的更多信息？

了解深度學習的工作原理似乎是一項艱巨的任務(wù)，但只要方向正確，它就非常容易管理！人工智能和深度學習開發(fā)行業(yè)每年都在增長，一些人將其視為“未來技能”，隨著時間的推移只會變得更加需要。因此，無論你是想學習深度學習是為了樂趣還是為了潛在的職業(yè)，未來都會有很多機會。