入行深度学习之前，要做好哪些准备？
原文链接： https://edu.csdn.net/bundled/detail/59?utm_source=csdnzx1002
人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）在当下的火热程度我就不多说了，同时又有很多人想入门进入这个领域，尤其是深度学习这个细分领域。
本文将带你了解入行深度学习前需要做的一些准备。同时，你也会了解到深度学习的学习路径。
注意：本文是用来帮助做学前准备的，所以不会涉及到具体代码层面的知识。
01
高性能的显卡
深度学习相对于其他技术如：前端、php等编程语言，对于硬件的要求有一定的提高，其中
对于前期的学习，4G足够了！因为目前大部分模型任务，不管是验证还是训练，各类框架下4G用起来没问题。
02
高配的电脑
此处，我不会推荐任何品牌的电脑设备，但是对于初学、转行、入门的同学来说，最好还是选择笔记本，主要就是用起来方便。
至于品牌和价格，大家可以自己比较，苹果本可以吗？当然可以，但可能不是最好的选择，毕竟CPU再强，也无法和GPU相提并论，当然如果你不需要自己训练模型，倒是可以考虑。
03
移动硬盘
深度学习数据集一般情况下都是100G左右的大小，在没有移动硬盘的情况下进行数据分享、移动是非常麻烦的。
可以购买500G以下的固态硬盘，一方面是价格便宜些，另一方面大家平时也不会用到1T的存储。
04
系统的选择
对于想深挖深度学习领域的同学，我建议还是直接使用Ubuntu系统。MacOS也不是不行，但是装起库来还是Ubuntu更方便。
但是如果你仅仅是想学学看，可以继续使用Windows，只不过是有些操作会麻烦一些，但还好的是并不会影响到你的学习进度。
05
一个学习小组
深度学习学习的复杂程度，要比学习前端、php等编程语言复杂的多。
如果你在学习中遇到一些困难，很多时候遇到问题并不是一个人就能搞定的，最好有一个学习小组，一起交流、探讨。如果还不行，就需要专业的导师为你进行指导。
06
实战项目
仅仅靠学习理论知识，而不进行实操训练，永远写不出漂亮的代码。
所以你需要实战项目巩固基础，不断进行练习。而实际项目中的问题要比一个简单的测试demo要更加复杂，同时也能独立思考学到更多有价值的东西。
做项目常用的三个方式
1、去企业实习，做实战项目，可以有人带。但是从2019年秋招的困难程度来看，没有基础去面试深度学习实习岗，基本是不可能通过的。
2、去网上找一些开源的深度学习项目。目前网上这样的项目还是挺多的，但是对于没有基础的人自己独立完成，还是比较有困难的。
3、认真反复实操课程中的一些项目，进行刻意练习的训练，对于其中的知识点形成肌肉记忆。
07
编程基础与数学基础
一定要有python基础，若是没有的话，建议学习一些python基础的课程。
对于大部分工程师而言，不会用到特别深奥的数学基础，但是基本的概率论、线性代数、基础统计学知识还是要有的。
08
学习路径
具体你需要经历以下几个步骤：
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王海良：
Chatopera联合创始人&CEO，微软人工智能最有价值专家，先后工作于IBM软件开发实验室和创新中心。
李卓桓：
PreAngel合伙人，Plug and Play 投资合伙人，曾任优酷网首席科学家、叽歪网创始人，水木清华BBS站长，紫霞BBS站长。
林旭鸣：
北京邮电大学模式识别实验室研究生，任职阿里巴巴的阿里小蜜团队。
陈可心：
微软中国、今日头条研发中心，联想香港人工智能中心以及联合国亚太分部。
李思珍：现任职今日头条，主要工作实现人机交互系统的意图识别和关键词优化。
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1. 我是计算机专业的学生，适合学习这门课程吗？
适合。这门课程不但为你扫清了基础数学的障碍，而且通过实例的讲解，以及一些学习技巧，你可以比别的同学更早的入门深度学习，提升自己的知识储备，对你今后找实习、找工作都有很大的帮助。
2. 我已经有一定的编程经验，但不是深度学习，需要学习这门课程吗？
需要。
如果你有一定的编程经验，那么你在学习前两章内容的时候会容易一些，可以让你加容易手，而且后面有很实战的案例，对于扩展知识面，以及转行都有很不错的帮助。
3. 我不是计算机专业的，但是想转行，适合学习这门课程吗？
适合。
此课程主要针对的就是想转行，或者对编程没有基础的人群而策划的，从深度学习最为基础的“基础数学”开始讲起，之后会涉及到python编程以及实战案例，让你打好入门深度学习的基础，建立正确的学习路径。
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