深度學習進修之旅

摘要： 轉型深度學習只需要六個月，本文作者通過自身的經歷，為想要轉型深度學習的程序猿們提供了一套可行性很高的轉型方案。

原文：http://click.aliyun.com/m/43543/

在六個月的時間內大致掌握深度學習是完全可能的，本文就詳細介紹了如何在半年的時間內實現這一點，希望能夠幫助到你開啟一段新的旅程。

前提條件：

-你願意在接下來的6個月時間內，每周花費10-20小時。

-你有一些編程基礎和技巧，你應該可以不費力氣的學會應用Python和雲。

-曾經受到過一些數學教育（代數，幾何等）。

-能夠訪問互聯網和電腦。

第一步：

學習深度學習的時候，我們大多採用自上而下的方法，就如同在學習開車的時候，我們不去學習離合器和內燃機的工作原理做為必備步驟一樣。於是，我們在這個計劃中將fast.ai課程-編碼的實用深度學習作為第一部分課程。完成這一課程需要約4-6周的時間。其間，Google Colaboratoty將提供免費的GPU訪問。與此同時，可以開始接觸學習包括Paperspace，AWS，GCP，Crestle和Floydhub。這些都是很重要的東西，在學習期間，先不要著急著手打造自己的機器。

第二步：

這個時候我們需要了解一些基本的知識，也就是學習微積分和線性代數的知識。

對於微積分，微積分的大圖提供了一個很好的概述。

對於線性代數，Gilbert Strang關於開放式課程的MIT課程可以讓你學到更多東西。

當你完成了以上兩個任務，請閱讀深層矩陣微積分學習。必要的數學功底能夠幫助我們更好的理解很多知識。

第三步：

現在我們將了解什麼是深入學習的自下而上的學習方法。首先，我們需要完成深度學習專業的5門課程中的所有課程。這些課程需要你認真的好好地學習，這樣才能有所成效，但是，這些也確實值得你如此付出。按照前面的學習計劃，在你掌握了前述的知識的前提下，你應該儘可能的每周完成一門課程。

第四步：

做一個小小的案例。這個時候，你可以在深度學習庫的基礎上去做更深的研究（例如：Tensorowow,PyTorch，MXNet），構建一個從頭到尾都是你喜歡的問題的體系構架。前三個步驟是關於理解怎麼使用深度學習和在哪使用深度學習。這一步就是從頭開始實施一個項目並開發一個強大的項目基礎上的工具。

第五步：

現在去做fast.ai的第二部分課程-尖端的深度學習編碼器。這部分課程你能讓你知曉更多高級別的主題。在這部分課程的學習中，你需要閱讀研究最新的論文，這個過程將需要4-6周的時間。而在從你最初開始的那周起大約第26周，如果你認真的遵循了上述所有的課程後，你將得到深厚的知識基礎。

下一步如何做？

學習斯坦福的CS231n和CS224d課程，這兩個課程能夠幫助你更好的對視覺和NLP有一個很深刻的理解，它們是非常精彩的課程。他們包括最先進的技術，同時閱讀深度學習方面的書籍。這樣可以鞏固你的理解。

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本文由阿里云云棲社區組織翻譯。

文章原標題《How to learn Deep Learning in 6 months》

作者：Bargava

譯者：烏拉烏拉，審校：袁虎。

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