学神经网络需要什么基础,深度神经网络怎么用
请问想入行深度学习领域需要个人掌握哪些知识？
入行深度学习首先我们应该掌握的就是python知识！深度学习本质上是深层的Python人工神经网络，它不是一项孤立的技术，而是数学、统计机器学习、计算机科学和人工神经网络等多个领域的综合。
想做好深度学习开发，在编程方面除了掌握python自身语法外，还应该着重掌握下面这些库：pandas：超级excel，表格式操作数据，数据清洗和预处理的强大工具。
numpy：数值计算库，快的不要不要的。matplotlib：模仿MATLAB的数据可视化工具。scikit-learn：封装超级好的机器学习库，一些简便的算法用起来不要太顺手。
ipythonnotebook：数据科学家和算法工程师的笔记本。深度学习看似难度大，掌握了正确的学习方法，入门还是很轻松的。
为了帮助行业人才更快地掌握人工智能技术，中公优就业联合中科院自动化研究所专家，开设人工智能《深度学习》课程，通过深度剖析人工智能领域深度学习技术，培养人工智能核心人才。
谷歌人工智能写作项目：小发猫
深度学习如何入门，需要什么基础？
学习深度学习课程的话最基本的就是要具有一定的编程基础，并且具备一定的数学基础rbsci。比如计算机相关专业的本科生、研究生，计算机相关专业的高校讲师，从事IT行业的编程人员，人工智能领域的从业人员。
在有一定基础的前提下还是能学会的。无编程基础的人员则需要提前学习python的基础课程（某公的深度学习课程会单独赠送python基础课程的，无基础学员也能学习）。
深度学习具体学什么？
深度学习具体都会学神经网络、BP反向传播算法、TensorFlow深度学习工具等。
而神经网络需要学习的有：从生物神经元到人工神经元激活函数Relu、Tanh、Sigmoid透过神经网络拓扑理解逻辑回归分类透过神经网络拓扑理解Softmax回归分类透过神经网络隐藏层理解升维降维剖析隐藏层激活函数必须是非线性的原因神经网络在sklearn模块中的使用水泥强度预测案例及绘制神经网络拓扑BP反向传播算法需要学习的有：BP反向传播目的链式求导法则BP反向传播推导不同激活函数在反向传播应用不同损失函数在反向传播应用Python实现神经网络实战案例TensorFlow深度学习工具设计到：TF安装（包含CUDA和cudnn安装）TF实现多元线性回归之解析解求解TF实现多元线性回归之梯度下降求解TF预测california房价案例TF实现Softmax回归Softmax分类MNIST手写数字识别项目案例TF框架模型的保存和加载8)TF实现DNN多层神经网络9)DNN分类MNIST手写数字识别项目案例10)Tensorboard模块可视化这些就是深度学习涉及到的一些知识，一般来说深入理解神经网络算法及其优化算法，掌握TensorFlow开发流程，通过实现神经网络完成回归和分类任务。
TensorFlow框架学好了，其它深度学习框架比如Keras、PyTorch掌握起来易如反掌。另外可以进行一些实战，这样才更熟练。
深度学习学什么？
深度学习主要学的有：神经网络、BP反向传播算法、TensorFlow深度学习工具等。
深度学习英文全称为：deeplearning，是机器学习的分支，主要是把人工神经网络当作构架，进而对数据进行表征学习的算法。
至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。
另外，“深度学习”已成为类似术语，或者说是神经网络的品牌重塑。通过多层处理，逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后，用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。
由此可将深度学习理解为进行“特征学习”或“表示学习”。以往在机器学习用于现实任务时，描述样本的特征通常需由人类专家来设计，这成为“特征工程”（featureengineering）。
众所周知，特征的好坏对泛化性能有至关重要的影响，人类专家设计出好特征也并非易事；特征学习（表征学习）则通过机器学习技术自身来产生好特征，这使机器学习向“全自动数据分析”又前进了一步。
而深度学习的主要应用场景为：语音识别微软研究人员通过与hinton合作，首先将RBM和DBN引入到语音识别声学模型训练中，并且在大词汇量语音识别系统中获得巨大成功，使得语音识别的错误率相对减低30%。
但是，DNN还没有有效的并行快速算法，很多研究机构都是在利用大规模数据语料通过GPU平台提高DNN声学模型的训练效率。
在国际上，IBM、google等公司都快速进行了DNN语音识别的研究，并且速度飞快。国内方面，阿里巴巴，科大讯飞、百度、中科院自动化所等公司或研究单位，也在进行深度学习在语音识别上的研究。
自然语言处理等其他领域很多机构在开展研究，2013年TomasMikolov,KaiChen,GregCorrado,JeffreyDean发表论文EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace建立word2vector模型，与传统的词袋模型（bagofwords）相比，word2vector能够更好地表达语法信息。
深度学习在自然语言处理等领域主要应用于机器翻译以及语义挖掘等方面。
怎么快速入门深度学习？
自己挖的坑：咱们在学习的过程中一定要循序渐进，切不可急于求成。这就像练武功一样，一味的求快求狠只能走火入门。
这里我暂且认为想要入门的同学们的基础都是比较薄弱的，咱们不能跳过传统机器学习这条路直接一大步迈进深度学习这个领域中，我们起码要知道神经网络是怎么一回事。
这对于咱们理解以及掌握深度学习有着重要的帮助，比如咱们第一步要做的就是去搞明白什么是前向和反向传播以及从头到尾的自己推导一遍，有了这样一个过程咱们再去学习深度学习就会轻松多啦。
千万不可自欺欺人，一步还没走稳呢就着急跑去下一个知识点啦，在积累的过程中不要给自己挖坑，确保自己搞明白一个点啦再去深入到下一个点中。
掉进别人的坑：我们在学习的路上肯定会挖掘到很多的资源，但是这些资源不可盲目学习，我们需要有一定的鉴别能力。
就好比说我们跟着一个武功一般的学，怎么也不会学到哪里去，但是我们给一个武林至尊当小弟，我们学到的也不会少嘛。
深度学习如何入门？
最近几年，人工智能技术快速发展，深度学习领域迎来爆发，越来越多的人才加入到深度学习行业。很多小白在初学深度学习的时候，经常会遇到各种各样的问题，如何才能快速入门呢？
我们知道，深度学习是一个将理论算法与计算机工程技术紧密结合的领域，需要扎实的理论基础来帮助你分析数据，同时需要工程能力去开发模型和部署服务。
所以只有编程技能、机器学习知识、数学三个方面共同发展，才能取得更好的成果。
按我们的学习经验，从一个数据源开始——即使是用最传统、已经应用多年的机器学习算法，先完整地走完机器学习的整个工作流程，不断尝试各种算法深挖这些数据的价值，在运用过程中把数据、特征和算法搞透，真正积累出项目经验，才能更快、更靠谱的掌握深度学习技术。
深度学习需要掌握什么样的编程基础才可以学习？
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初学者入门深度学习需要了解Python基础，以优就业深度学习课程为例，内容包括AI概述及前沿应用成果介绍，人工神经网络及卷积神经网络原理及TensorFlow实战，循环神经网络原理及项目实战，生成式对抗网络原理及项目实战，深度学习的分布式处理及项目实战，深度强化学习及项目实战，企业级项目实战-车牌识别项目实战，深度学习最新前沿技术简介八个阶段。
优就业最近有深度学习的免费课程，可以看下网页链接。
深度学习入门必看的书和论文？有哪些必备的技能需学习
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先了解个大概ADeepLearningTutorial:FromPerceptronstoAlgorithms神经网络肯定是要学习的，主要是BP算法，可以看看PRML3、4、5三章，可先忽略其中的贝叶斯视角的解释。
一些主要的算法理解要看具体的论文了，有个Matlab的程序不错，有基本算法的实现，见rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox·GitHub。
有一本系统的介绍深度学习的书，不过还没写完，样稿见DEEPLEARNING。
还有评论中提到的UFLDL教程：UnsupervisedFeatureLearningandDeepLearningTutorial。