如何学习深度学习的5个步骤
关于深度学习方法和技术的学习，随着新的强大模型显示出我们从未见过的能力而激增。为普通用户建立的人工智能
深度学习是一种让计算机自行学习和决策的方式，通过对大量数据进行训练，并使用模仿人脑结构的复杂神经网络来执行复杂的任务。
深度学习的目标是，在巨大的规模上，采取人类可以手动接受的信息，并根据这些信息产生预期结果。想象一下，通过一个大的数据表进行解析，以找到一个共同点。虽然手动检查每一个数据点是很乏味的，但人工智能算法可以检测出模式并作出假设，以执行你指示的各种任务。
处理这些数据的编码和程序的重叠层可以被称为神经网络，在某种意义上，类似于人类大脑由数十亿个神经元组成的生物计算机系统。深度学习只是将人脑的功能应用于计算机科学：通过代码而不是电脉冲连接数十亿的神经元。
你能自己学习深度学习吗？
是的！你完全可以自己学习深度学习，但如果你对代码、数据处理或线性代数和微积分完全没有了解，那将需要大量的时间和精力。
然而，大多数对如何学习深度学习感兴趣的人都对这些科目中的一个或全部有一些工作知识。你极有可能还没有一些先前的知识，这将有助于你找出学习深度学习技能的最佳方法。
如果你能在6-12个月的时间里，通过每周5-10个小时的学习，掌握这些技能，那么你就可以在一年内完成自己的深度学习模型编程
下一节将全面介绍你需要学习的具体内容，如何从机器学习开始并进入深度学习，以及对你在学习过程中的一些建议。
如何开始学习深度学习
如前所述，你需要适应并熟悉线性代数和微积分，处理和格式化大量的数据，并在众多框架内进行编码，以便弄清楚如何学习深度学习。
一旦你对自己应对这些挑战的能力感到自信，你就真正为自己的机器学习和深度学习努力做好了一半的准备。之后，你将需要专注于开始工作、
第1步：正确地设置你的系统
一旦你锁定了基本原则，那么你就要把注意力集中在让你的计算机系统设置为处理深度学习建模上。现在，这与如何学习深度学习有什么关系？嗯，这实际上是至关重要的一步，因为正如你在第2步中所看到的，你将需要进行练习
如果你需要一些关于如何确保你已经为一个准备好机器学习和深度学习的系统设置好一切的指南，那么请查看我们所有关于你可能需要这个特定构建的部分的文章。
深度学习是高性能计算的代名词，但在这个时代，刚开始时，一个严肃的深度学习工作站和笔记本电脑并不是完全必要的。你可以在你的桌面和显卡上用较小的数据集开始，或者利用云计算。
用较小的数据集测试深度学习的概念证明，预计会有一些不准确的地方。一旦你验证了你的技能，就可以考虑建立或购买自己的系统。
第二步：通过研究深度学习模型开始工作
要了解学习深度学习的最佳方式，那么你需要了解，仅仅开始涉及深度学习模型的工作是最有帮助的。
我们学习的大部分内容是通过执行行动，纠正我们的错误，然后沿途获得更深的知识。例如，我们并不是通过坐下来了解齿轮的工作原理、链轮的作用和牛顿运动定律来开始学习骑自行车的。
不，你骑上自行车，试着开始踩踏!然后你很可能摔倒了，再爬起来，从错误中吸取教训，再试一次。把这个概念应用到你第一次学习烹饪或使用谷歌搜索引擎的时候。你会发现，我们通过了解足够的知识来开始学习，然后沿途摸索出其余的知识。
这是每个人都会被绊倒的第一步。知道如何学习深度学习技能的秘密？开始吧。
第三步：研究机器学习和深度学习理论
如果你真的想知道如何学习机器学习，然后如何学习深度学习，你要确保你研究机器学习和深度学习理论。
在这里，你将开始学习一些主要的细微差别，并可以在你已经开发的技能基础上开始建立你的知识库，只需开始学习。成为这些基本主题的好学生是如何在更高层次上学习深度学习的。
对于一些关于深度学习理论的优秀课程，我推荐：
在Youtube和博客上也有各种教程，当你掌握了基础知识后，这些教程也会让你受益匪浅。深度学习是一个密集的话题，你可以边学边做。
第四步：建立你的第一个深度学习模型
学习深度学习的最好方法是朝着一个目标努力。当你开始学习并获得更多知识时，是时候开始建立你自己的深度学习模型了。
根据你可能想做的项目的类型，这可能看起来完全不同，但现在还不要尝试太复杂的东西。从小事做起，慢慢积累，确保在这一过程中避免常见的机器学习和深度学习的错误！
第5步：成长，改进，并继续学习深度学习
如何学习深度学习的最后一步是简单地继续学习。成为机器学习和深度学习的学生，并不断建立自己的模型，探索别人创造的东西。尝试新的模型，解决新的问题，并处理新的项目。
如果你对深度学习是认真的，那么就采取下一步行动，尝试在深度学习开发领域进行实习，甚至是职业发展!
寻找更多关于深度学习的信息？
了解深度学习的工作原理似乎是一项压倒性的任务，但有了正确的方向，它就更容易管理了!人工智能和深度学习开发行业每年都在增长，有些人认为它是一种 "未来的技能"，随着时间的推移只会变得更加需要。因此，无论你是为了好玩还是为了潜在的职业而学习深度学习，未来都会有很多机会。
