深度菠菜合買平臺出租聯絡方式：QQ：2747044651【征途原始碼論壇http://t.cn/Eyb4XkK】學習存在一定的門檻，這是必然的，並不是網上說的僅僅成為一個“調包狹”。你可能是結合一些實際的業務場景，需要復現一些模型，甚至自己設計一些模型，所以需要具備一定的數學、英語、程式設計等等能力。

1. 初中畢業、高中畢業是否適合學習深度學習？

這裡，我不建議這樣的人轉行深度學習，因為你現在需要的不是深度學習，而是高中知識積累、大學的知識積累，思維模式的培養，如果你還年輕，那我建議你先去把這些該走的路走完，再考慮入行深度學習。

你們的人生還有很多種可能，沒有必要急著早早的作出選擇。當然，如果你已經到了一定年紀了，那我覺得真的沒必要在這個上面折騰了，賺錢的機會還有很多。

2. 文科生是否適合學習深度學習？

對於文科生的話，我覺得不能一概而論。有些文科生，尤其學習語言學、文學專業的，他們的思維方式可能更多的偏向於發散思維，對於邏輯思維能力可能會有所欠缺。

對於這樣的人，不是很建議入行深度學習，更多的是希望把本行業的事情做好，或者可以選擇一些深度學習產品經理等等這樣的崗位，避免一些程式設計、模型設計訓練的任務。

3. 機械、電氣等理工科的專業背景的人是否適合入行深度學習？

對於諸如電氣、電子、機械、化工、生物等等這樣的理工科專業的學生，如果選擇入行深度學習，個人覺得還是存在可能的。

以機械為例，很多機械行業的朋友，也會接觸到底層程式設計的一些任務；對於一些電子和電氣相關的專業的學生，往往也會接觸到一些程式設計的任務。

同樣，還具備一些訊號處理的知識，對於這些人來講，深度學習和機器學習，入門相對門檻會低一些。當然，實際上還要結合自身的情況來看，具體是否合適，可以對照我後面的幾個標準。

4. 年紀太大了是否適合轉行深度學習？

個人不建議，因為核心競爭力確實會和一些年輕人存在一些差距。如果有可能，更希望能夠在本領域深耕下去。

5. 期待學習兩三個月成大神，年薪20萬+。

任何一門技術的學習，都需要一定時間的積累，尤其對於深度學習、機器學習這樣的工作。短期內，結合專業的指導，你可能會初窺門徑，但精通一定不行。虛心學習，經過一定時間積累，年薪20萬+希望還是很大的。

總結下，有哪些人適合入行深度學習？

• 大學裡學習過高等數學的本科生，碩博士研究生；

• 有高等數學基礎的公司技術崗在職人員，需要 AI 賦能；

• 過去 PC、iOS、安卓開發的碼農，有程式設計基礎的人；

• 具備較好的邏輯思維能力的本科生。

如何入行深度學習

聊完了什麼人適合入行深度學習，我們再來看一看如何學習深度學習？

具體你需要經歷以下幾個步驟：

• 深度學習整體概述：瞭解深度學習的前世今生、為什麼會爆發深度學習熱潮？代表的技術有哪些，涉及到什麼樣的領域、產品、公司，以及各行各業中的應用。儘可能的科普深度學習的相關知識；

• 深度學習概論知識：深度學習、機器學習、人工智慧等區別和聯絡；

• 深度學習預備知識：數學基礎（線性代數、矩陣、概率統計、優化等等）、機器學習基礎、程式設計基礎；

• 深度學習核心知識：神經網路、深度網路結構、影象任務、語音任務、自然語言任務；

• 深度學習進階知識：如何使用深度學習框架，完成網路的搭建、訓練。

關於深度學習的公司，也就是人工智慧公司，我們在之前也提到過，這裡，我們再重點介紹一些代表性的企業：

• 語音識別技術，國內公司訊飛、百度。國外公司 Google、亞馬遜，微軟等，行業應用就是智慧音箱等產品；

• 影象識別技術，比如做安防的海康威視，圖森科技，依圖科技，曠視科技，代表性的就是面部識別，iPhone X 的人臉識別；

• 自動駕駛技術，比如特斯拉，Uber，百度等公司開發的自動駕駛技術；

• 金融領域的預測股價、醫療領域的疾病監測，教育領域的技術賦能等；

• 阿里巴巴淘寶網的千人千面等。

接下來我們看一些關於深度學習的概論知識。

我們必須要清楚的就是深度學習屬於機器學習的一種方法，除了深度學習以外，還包括了線性迴歸、邏輯迴歸、SVM、隨機森林、圖模型、貝葉斯等等很多方法。

而深度學習，並不是對所有的任務都有效，有些時候，也需要用到一些傳統的機器學習方法。而機器學習則是實現人工智慧必不可少一種技術手段。

深度學習和傳統機器學習有哪些區別和聯絡呢？請看下面這幾點。