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雖然功能性 AI 模型的數(shù)學(xué)和開(kāi)發(fā)非常廣泛，但可以將總體思路分解為更簡(jiǎn)單的步驟，以了解如何開(kāi)始您的旅程。讓我們回顧一下從哪里開(kāi)始掌握人工智能和深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜主題的基礎(chǔ)知識(shí)。如何了解深度學(xué)習(xí)的 5 個(gè)步驟對(duì)深度學(xué)習(xí)方法和技術(shù)的了解激增，新的強(qiáng)大模型展示了我們以前從未見(jiàn)過(guò)的能力。ChatGPT 和 DALLE-2 等為普通用戶(hù)構(gòu)建的 AI 模型已經(jīng)引起了人們對(duì)人工智能的主流關(guān)注。
理解深度學(xué)習(xí)的內(nèi)部運(yùn)作可能同樣令人困惑。雖然功能性 AI 模型的數(shù)學(xué)和開(kāi)發(fā)非常廣泛，但可以將總體思路分解為更簡(jiǎn)單的步驟，以了解如何開(kāi)始您的旅程。讓我們回顧一下從哪里開(kāi)始掌握人工智能和深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜主題的基礎(chǔ)知識(shí)。
一句話概括什么是深度學(xué)習(xí)？深度學(xué)習(xí)是一種讓計(jì)算機(jī)自行學(xué)習(xí)和做出決策的方式，它通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并使用模仿人腦結(jié)構(gòu)的復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)。
深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)是大規(guī)模獲取人類(lèi)可以手動(dòng)獲取的信息，并根據(jù)該信息生成預(yù)期結(jié)果。想象一下通過(guò)分析一個(gè)大數(shù)據(jù)表來(lái)找到一個(gè)共性。雖然手動(dòng)檢查每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)很乏味，但 AI 算法可以檢測(cè)模式并做出假設(shè)來(lái)執(zhí)行您指示的各種任務(wù)。
在某種意義上，處理這些數(shù)據(jù)的編碼和程序的重疊層可以稱(chēng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，類(lèi)似于人腦如何由數(shù)十億個(gè)神經(jīng)元組成以創(chuàng)建生物計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。深度學(xué)習(xí)只是簡(jiǎn)單地將人腦功能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)科學(xué)：通過(guò)代碼而不是電脈沖連接數(shù)十億個(gè)神經(jīng)元。
你能自學(xué)深度學(xué)習(xí)嗎？是的！您可以完全獨(dú)立地學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)，但如果您從完全不了解代碼、數(shù)據(jù)處理或線性代數(shù)和微積分的知識(shí)開(kāi)始，將需要花費(fèi)大量時(shí)間和精力。
然而，大多數(shù)對(duì)如何學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)感興趣的人都對(duì)其中一門(mén)或所有學(xué)科有一定的應(yīng)用知識(shí)。您不太可能不具備一些先驗(yàn)知識(shí)來(lái)幫助您找出學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)技能的最佳方法。
如果您可以通過(guò)每周花 5-10 小時(shí)逐步學(xué)習(xí)這些概念，在 6-12 個(gè)月的時(shí)間內(nèi)掌握這些技能，那么您可以在一年內(nèi)編寫(xiě)自己的深度學(xué)習(xí)模型！
下一節(jié)將詳細(xì)介紹您需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容、如何從機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)始并進(jìn)入深度學(xué)習(xí)，以及一些學(xué)習(xí)過(guò)程中的建議。
如何開(kāi)始學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)如前所述，您需要熟悉線性代數(shù)和微積分、處理和格式化大量數(shù)據(jù)以及在多種框架內(nèi)進(jìn)行編碼，才能弄清楚如何學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)。
一旦您對(duì)自己應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)的能力充滿(mǎn)信心，您就真正為自己的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)工作做好了準(zhǔn)備。之后，您將需要專(zhuān)注于入門(mén)，
第 1 步：正確設(shè)置您的系統(tǒng)一旦鎖定了基本原理，您就會(huì)希望將注意力集中在設(shè)置計(jì)算機(jī)系統(tǒng)以處理深度學(xué)習(xí)建模上。現(xiàn)在，這與如何學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)有什么關(guān)系？好吧，這實(shí)際上是至關(guān)重要的一步，因?yàn)檎缒鷮⒃诘?2 步中看到的那樣，您將需要練習(xí)！
如果您需要有關(guān)如何確保為機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)做好準(zhǔn)備的系統(tǒng)的所有設(shè)置的一些指南，請(qǐng)查看我們擁有的關(guān)于此特定構(gòu)建可能需要的部分的所有文章。
深度學(xué)習(xí)是高性能計(jì)算的代名詞，但在當(dāng)今時(shí)代，開(kāi)始時(shí)并不完全需要嚴(yán)肅的深度學(xué)習(xí)工作站和筆記本電腦。您可以從臺(tái)式機(jī)和顯卡上的較小數(shù)據(jù)集開(kāi)始，或者利用云計(jì)算。
通過(guò)深度學(xué)習(xí)使用較小的數(shù)據(jù)集測(cè)試概念證明，預(yù)計(jì)會(huì)有一些不準(zhǔn)確之處。一旦您驗(yàn)證了自己的技能，就可以考慮構(gòu)建或購(gòu)買(mǎi)您自己的系統(tǒng)。
第 2 步：開(kāi)始使用深度學(xué)習(xí)模型要了解學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的最佳方法，您需要了解它只是開(kāi)始涉及最有幫助的深度學(xué)習(xí)模型的工作。
我們學(xué)到的很多東西是通過(guò)執(zhí)行動(dòng)作、糾正錯(cuò)誤，然后在此過(guò)程中獲得更深入的知識(shí)。例如，我們不會(huì)通過(guò)坐下來(lái)了解齒輪的工作原理、鏈輪的作用以及牛頓運(yùn)動(dòng)定律來(lái)開(kāi)始學(xué)習(xí)騎自行車(chē)。
不，你騎上自行車(chē)并試圖開(kāi)始踩踏板！然后你可能跌倒了，重新站起來(lái)，從錯(cuò)誤中吸取教訓(xùn)，然后再次嘗試。將此概念應(yīng)用到您第一次學(xué)習(xí)烹飪或使用 Google 的搜索引擎時(shí)。你會(huì)看到我們通過(guò)了解足夠的內(nèi)容來(lái)開(kāi)始學(xué)習(xí)，然后一路弄清楚其余部分。
這是絆倒所有人的第一步。了解如何學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)技能的秘訣？入門(mén)。
第三步：學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)理論如果你真的想知道如何學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，然后又想知道如何學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)，你會(huì)想要確保你學(xué)習(xí)了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)理論。
在這里您將開(kāi)始學(xué)習(xí)一些主要的細(xì)微差別，并可以在您已經(jīng)掌握的技能的基礎(chǔ)上開(kāi)始構(gòu)建您的知識(shí)庫(kù)，只需簡(jiǎn)單地入門(mén)即可。在這些基本主題上成為一名好學(xué)生，就是如何在更高層次上學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)。
對(duì)于深度學(xué)習(xí)理論的一些優(yōu)秀課程，我推薦：
Coursera 上的深度學(xué)習(xí)專(zhuān)業(yè)化MIT 的深度學(xué)習(xí)入門(mén)Fast.ai 的實(shí)用深度學(xué)習(xí)編碼器 V3Youtube 和博客上還有各種教程，當(dāng)您掌握了基礎(chǔ)知識(shí)時(shí)，這些教程會(huì)很有幫助。深度學(xué)習(xí)是一個(gè)密集的主題，您可以邊學(xué)邊學(xué)。
第 4 步：構(gòu)建您的第一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)最好的方法就是朝著一個(gè)目標(biāo)努力。隨著您入門(mén)并獲得更多知識(shí)，是時(shí)候開(kāi)始構(gòu)建您自己的深度學(xué)習(xí)模型了。
根據(jù)您可能想要從事的項(xiàng)目類(lèi)型，這看起來(lái)可能完全不同，但暫時(shí)不要嘗試任何太復(fù)雜的事情。從小處著手，一路向上，確保在此過(guò)程中避免常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)錯(cuò)誤！
第 5 步：發(fā)展、改進(jìn)并繼續(xù)學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)如何學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的最后一步就是繼續(xù)學(xué)習(xí)。成為機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的學(xué)生，不斷構(gòu)建自己的模型并探索其他人創(chuàng)建的模型。嘗試新模型，解決新問(wèn)題，處理新項(xiàng)目。
如果您對(duì)深度學(xué)習(xí)很認(rèn)真，那么請(qǐng)采取下一步行動(dòng)，嘗試深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的實(shí)習(xí)甚至職業(yè)！
尋找有關(guān)深度學(xué)習(xí)的更多信息？了解深度學(xué)習(xí)的工作原理似乎是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，但只要方向正確，它就非常容易管理！人工智能和深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)行業(yè)每年都在增長(zhǎng)，一些人將其視為“未來(lái)技能”，隨著時(shí)間的推移只會(huì)變得更加需要。因此，無(wú)論你是想學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是為了樂(lè)趣還是為了潛在的職業(yè)，未來(lái)都會(huì)有很多機(jī)會(huì)。
