一个小白的深度学习路线

一个小白的深度学习路线

一个小白的深度学习路线深度学习对于初学者来说可能显得复杂且庞大，但只要按照一定的步骤和路线学习，就能逐步掌握其核心知识和技能。以下是一个针对深度学习小白的详细学习路线：

一、配置环境

首先，你需要配置一个适合深度学习的开发环境。推荐选择PyCharm作为IDE，Anaconda作为Python发行版（包含大量科学计算库），以及PyTorch作为深度学习框架。

PyCharm：下载并安装PyCharm，可以选择Community版本免费使用。如果需要更多功能，可以申请学生账号免费使用Professional版本。

Anaconda：下载并安装Anaconda，它集成了许多科学计算库，是PyTorch官方推荐的安装环境。

PyTorch：在Anaconda环境中安装PyTorch，可以通过PyTorch官网获取安装指南。

二、学习Python基础

深度学习通常使用Python作为编程语言，因此你需要掌握Python的基础知识。

官方手册：快速浏览Python官方手册，重点关注数据结构（如列表、元组、字典等）、流程控制工具（如for循环、if语句等）、函数、类和模块。

实践练习：通过编写简单的Python程序来巩固所学知识，如打印输出、条件判断、循环结构、函数定义和调用等。

三、学习PyTorch基础

接下来，你需要学习PyTorch的基础知识，包括数据加载、模型定义、训练和使用神经网络的整个流程。

官方教程：参考PyTorch官方教程，特别是“60分钟深度学习快速入门”部分，通过实例学习PyTorch的基本操作。

动手实践：尝试使用PyTorch实现简单的神经网络，如多层感知机（MLP），并理解其工作原理。

四、深入学习深度学习

在掌握了PyTorch基础之后，你可以进一步深入学习深度学习，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等高级模型。

《动手学深度学习》（PyTorch版）：跟随李沐的课程，从多层感知机到CNN、RNN，逐步掌握深度学习的核心概念和模型。注意，李沐的代码段位较高，需要花时间仔细研究。

李宏毅机器学习课程：观看李宏毅的机器学习课程，了解机器学习的基本原理和算法，为深入学习深度学习打下基础。虽然课程中有一些英文专业名词和台湾口音，但李宏毅的讲解清晰易懂。

五、拓展学习资源

除了上述推荐的学习资源外，你还可以利用其他优质资源来拓展自己的知识面。

吴恩达深度学习课程（deeplearning.ai）：这是一门非常受欢迎的深度学习入门课程，讲解基础且易于理解。如果李沐的课程上手困难，可以先看看这个课程感受一下。

吴恩达机器学习课程：虽然这是机器学习课程，但其中的基础知识与深度学习相通，可以作为补充学习资源。

六、实践项目

最后，通过实践项目来巩固所学知识是非常重要的。你可以尝试使用PyTorch实现一些简单的深度学习项目，如图像分类、文本生成等。在实践过程中，你会遇到各种问题，通过解决问题来提升自己的能力。

总结：

深度学习是一个庞大且复杂的领域，但只要按照一定的步骤和路线学习，就能逐步掌握其核心知识和技能。配置好开发环境，学习Python和PyTorch基础，然后深入学习深度学习模型和算法，最后通过实践项目来巩固所学知识。在这个过程中，不断积累经验和解决问题，你会逐渐成为一名优秀的深度学习工程师。

（PyTorch深度学习快速入门教程相关图片）

（PyTorch官方教程重点部分图片）

人工智能怎么样？

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。[1]2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学烂森院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机岁历枝的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪乎敏三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技手让术及应用系统的一门新技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别毕凳局、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可粗顷以像人那样思考、最终可能超过人的智能。

优点：

1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。

2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。

3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。

缺点：

1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。

2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。

3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。

人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。人工智能学习路线最新版本在此奉上：

首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析；

其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；

当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；

算法很多需要时间的积累。

然后，需要掌握至少一门编程语言汪橡，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件，一些电类基础课必不可少；

人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于陆陵兆庞大。

刚才提到的这些学科的每一门都是博大精深的，但同时很多事物都是相通的，你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通，很容易。在这中间关键是要有自己的思考，不能人云亦云。毕竟，人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科。

人工智能的首选语言是Python，因此大早租家一定要学好Python语言。人工智能学习的重点是机器学习：

1、斯坦福大学公开课 ：机器学习课程

2、数据分析竞赛kaggle

3、Deep learning-author Joshua Bengio

机器学习书单python实战编程

1、Python for Data Analysis

2、SciPy and NumPy

3、Machine Learning for Hackers

4、Machine Learning in Action

就业方向主要有：科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。

未来发展是不错的