Ankit Agarwal：Silversparro 技術(shù)個(gè)人有限公司的創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官。
首先為用Buzz做為點(diǎn)擊標(biāo)題的誘餌道歉，但是它確實(shí)是起到了一定的作用，并且吸引了大批讀者來(lái)閱讀此文章。
在我們的工作中，經(jīng)常被問(wèn)及的問(wèn)題之一就是“從哪里開(kāi)始學(xué)習(xí)關(guān)于深度學(xué)習(xí)的知識(shí)”。對(duì)于這個(gè)問(wèn)題我們的回答是：在網(wǎng)上含有許多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)免費(fèi)的課程和教材，但是對(duì)于外行或者初學(xué)者來(lái)說(shuō)，這些教材和課程是個(gè)相當(dāng)大的挑戰(zhàn)。我們推薦了下面的資源來(lái)幫助你開(kāi)始你的深度學(xué)習(xí)旅程。
1.第一個(gè)步驟是理解機(jī)器學(xué)習(xí)。關(guān)于這一點(diǎn)，我們推薦的資源是Andrew Ngs(前谷歌、斯坦福、百度)，一個(gè)在Coursera的在線(xiàn)學(xué)習(xí)課程。充分瀏覽Coursera上關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的課程，并且了解哪些是學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)課程。但是課后的任務(wù)分配會(huì)將你的理解帶入到另一個(gè)層次。
2.發(fā)展對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直覺(jué)力。就這樣向前走，寫(xiě)出你的第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，并且運(yùn)行它。
3.雖然理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是非常重要的，但是用簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)理解最感興趣的問(wèn)題還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)進(jìn)行變化，衍生出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠很好地處理視覺(jué)任務(wù)。斯坦福的講義筆記以及PPT都在這里：http://cs231n.github.io/ （講義筆記），
http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html （演講PPT）。
http://techtalks.tv/talks/lecture-part-2-2/59478/ 是一個(gè)關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的視頻網(wǎng)址。
4.下一個(gè)步驟就是按照下面的指示在你自己的電腦上運(yùn)行你的第一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)。
（1）買(mǎi)GPU并且安裝CUDA
（2）安裝Caffe以及它的GUI安裝包Digit
（3）安裝Boinc(這個(gè)在深度學(xué)習(xí)中對(duì)你沒(méi)有多大幫助，但是能讓其他的研究者在他們的閑置時(shí)間運(yùn)用你的GPU，例如對(duì)于Science)
5 .數(shù)字化技術(shù)提供了一些算法：例如用于字符識(shí)別的Lenet算法、用于圖像分類(lèi)的Googlenet算法。你必須下載與Lenet和Googlenet相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)來(lái)執(zhí)行這些算法。你可以改變這些算法并且嘗試其它有趣的視覺(jué)圖像識(shí)別任務(wù)，像我們這里所做的：
https://www.linkedin.com/pulse/deep-learning-fun-crazy-food-image-classifier-abhinav-kumar-gupta?trk=prof-post
6.對(duì)于各種各樣的自然語(yǔ)言處理任務(wù)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確實(shí)是最好的。學(xué)習(xí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最好的地方即是這里的斯坦福大學(xué)關(guān)于自然語(yǔ)言處理的課程：
http://cs224d.stanford.edu/syllabus.html。
你可以下載Tensorflow，并且用它來(lái)建立循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
7.現(xiàn)在繼續(xù)往前走，在臉部檢測(cè)、語(yǔ)音識(shí)別以及自動(dòng)駕駛汽車(chē)等多項(xiàng)利用機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)中中選擇一個(gè)關(guān)于深度學(xué)習(xí)的問(wèn)題并解決它。
如果你通過(guò)了以上的所有步驟，那么祝賀你！你可以繼續(xù)前進(jìn)，并且可以向谷歌、百度、微軟、Facebook等IT巨頭公司申請(qǐng)一個(gè)職位。成功并不需要你多做些什么，僅僅是你恰巧做的就行了。如果你想從事深度學(xué)習(xí)前沿創(chuàng)新工作，請(qǐng)聯(lián)系我們。
我們會(huì)盡全力來(lái)回答你關(guān)于深度學(xué)習(xí)的疑問(wèn)和問(wèn)題。你可以在info@silverparro.com上給我們留言。
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