隨著深度學習的不斷火熱，任何乙個開發者都想上深度學習這趟快車。但是？到底怎麼樣才能快速上手了？以下是我自己的方式學習。我絕不會聲稱這是最好的方式，但是直到現在看來這條道路是我認為最佳的方式。
在這篇文章中，我將向你介紹10個步驟去轉型深度學習，希望可以幫助到你。
ok，出發！
1-相信你可以做到：
很多人擔心機器學習（ml）和深度學習（dl）對他們來說太複雜了，這些技術是不是太高深了？我可以確切到底告訴你我做到了，你也可以。一定要相信自己，自信才能讓你有信心的一直走下去。
你的第乙個目標應該是了解深度學習是什麼，它可以或不可以做什麼以及如何在我們自己的應用程式中使用它。大量的資料集？演算法？模型？你應該首先確定這些樂高積木是什麼，聽起來好像是堆積木，對沒有聽錯，它和其他開發的流程是一樣的。你可以把它們結合起來，開始構建乙個很酷的深度學習模型。
提示＃1：dl不是黑魔法，它是**，和其他技術沒什麼差別。
2-忽略數學：
前向傳播、後向傳播、損失函式、梯度下降這是神馬？？第一次接觸深度學習就被行話的壓倒在地。是的，不得不承認的是數學是ml的基礎。但，這不應該是你的出發點。在編寫一行**之前，誰會花費幾個小時或者更長的的時間去研究這行**中的數學知識？這通常是你如何在dl庫中啟動訓練過程：
model.train(data
, labels, loss_function, optimizer)
提示＃2：把你不明白的東西當作黑盒子，專注於介面。
3-python：
dl是**，那麼，你應該掌握什麼語言？如果你必須選擇乙個，那就是python，因為它不僅是資料科學，也是ml和dl的主要語言，它是乙個非常有用的語言，正如python aws sdk aka boto3所示。如果你還沒有使用它，或者你正在學習它，那麼確保你對列表，元組，字典等有乙個很好的理解，這些資料結構在dl**中無處不在。對於核心語言，我強烈建議你也學習這些python工具的基礎知識：
1.mathplotlib（繪相簿。
2.numpy（科學計算，對於陣列和特別有用矩陣操縱。
3.pandas（資料分析庫。
4.opencv（影象處理庫。
5.jupyter（構建python筆記本的web應用程式。
提示＃3：學習python ，享受終生的紅利。
4-奔跑之前：
在你跑步學習之前，我建議你了解ai，ml和dl的關係（防止學術錯誤）。dl是ml的乙個子集，所以在跳入dl之前，你應該知道一些關於ml的知識。你應該花時間學習「傳統」ml的資料集、主要問題（回歸，分類，聚類等），每個問題的流行演算法等等，神經網路只是其中的一種技術。對ml的更廣泛的理解將幫助你看到何時使用dl，學習python是一件好事，因為現在你可以通過scikit-learn（來學習ml。這個庫很容易使用，並且支援大量的ml演算法。如果你想要挑戰一下自己，你也可以看看pyspark（spark的python api）和spark mllib（spark的機器學習庫）。如果你需要處理大型資料集，spark的強大的資料管理功能是乙個不錯的選擇。在你的學習階段，它們是過度的，但是當你開始構建生產應用程式時，記得使用它們。
提示＃4：首先，深度學習是機器學習，按照正確的順序學習它們。
5-選擇乙個庫:
在選擇庫是記住一點，你選擇哪乙個dl庫並不重要。只要它有乙個python api並且足夠友好來隱藏低階庫，這樣就行了。這裡有一些選擇：
1.keras（
2.apache mxnet
和它的gluon api（
3.caffe2（
4.pytorch（偏向於實驗，但很有希望）。
注意：theano（是非常低階的，tensorflow也是低階別的，很難學習，並且會產生挫折感，我不會推薦這些給初學者。檢視文件，執行一些教程，做出自己的想法。其中總會有乙個庫會讓你感覺更舒適。
提示＃5：選擇庫時一定要忽略炒作，這將有助於你學的更舒服。
7-堅持，堅持！
8-不要擔心，數學很好玩！
9-專注學習！
10-繼續學習！
另附雲棲社群高階寶典：
請收下這份關於人工智慧的根目錄——部落格整理系列（一）
關於資料科學的那些事——部落格整理系列（二）
機器學習必備手冊——部落格整理系列（三）
擴充套件眼界的都在這——部落格整理系列（四）
深度學習必備手冊（上）——部落格整理系列（五）
深度學習必備手冊——部落格整理系列（六）
本文由北郵@愛可可-愛生活老師推薦，阿里云云棲社群組織翻譯。
文章原標題《10+steps+on+the+road+to+deep+learning》，
譯者：虎說八道，審閱：
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閱讀原文
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