從無人駕駛汽車到AlphaGo戰勝人類，機器學習成為了當下最熱門的技術。而機器學習中一種重要的方法就是深度學習。
作為一個有理想的程序員，若是不懂人工智能（AI）領域中深度學習（DL）這個超熱的技術，是不是會有一種被時代落下的感覺？
那麼問題來了：零基礎如何入門深度學習？
可能你會有這樣的疑問：“沒有編程基礎，能學深度學習嗎？”，“之前有學過python，但是全忘了，怎麼學？”“線性代數、概率論全忘了，還能學嗎？”
我相信80%想學習深度學習的人都會有這樣的問題。幸好，我在一年前也有同樣的問題。
在我現在來看：學會使用這門技術完全沒問題。
在學習使用這門技術之前，你首先要了解對這方面人才的要求是怎樣的。
01 工程應用型人才是首選
深度學習人才可以分為兩類：一類是創造深度學習算法的創造型人才，另一類是使用深度學習算法解決實際問題的工程應用型人才。
成為創造型人才需要紮實的功底、勤奮的學習，以及有時還需要很高的天賦。但成為工程應用型人才的難度就沒這麼高了。
目前AI（人工智能）正處於在行業裡落地的階段，深度學習算法的應用型人才十分短缺，深度學習有很多的應用場景。
同時，深度學習使用起來也不難，阿里雲，騰訊雲，百度雲，科大訊飛，商湯科技，礦視科技（排名不分先後）等等，都提供了實用，賦能的API工具，類似下圖：
API方式使用深度學習（這種方式更簡單）
02 小白的學習路徑
對於一個完全0基礎的小夥伴，如同之前的我，如果想要進入AI領域有4座大山需要去跨越。
（1）數學理論
學習數學理論，是將深度學習從會用到用好的過程。“掌握”數學理論並不要求像大學考試一樣用紙筆計算，而是需要理解算法的設計“哲學”，弄清楚why即可。
（2）編程語言
這一大山，可以輕鬆的跨過。Python的設計哲學是優雅、明確、簡單，而且本身已經很接近自然語言了，入門其實並不麻煩。
（3）深度學習算法
算法和數學理論是相輔相成的，只有學習好數據理論，算法才能更好的學習。
（4）實踐-應用場景
如何將理論知識落實到各個應用場景，是每個DL學習者都會遇到的困惑。
• 理論公式表達出來的算法，怎樣變成一行行可執行的代碼？
• 同一個算法如何在不同場景發揮效用？
• 課本中的案例如何遷移到實際場景中？
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我們與《智能問答與深度學習》的作者王海良老師在以及來自微軟、阿里、今日頭條、優酷等5名技術專家，特別針對零基礎想入行深度學習的同學聯合出品了《從零開始深度學習》這門課程。
零基礎意味著你不需要太多的數學知識，編程知識，沒錯，這就是為零基礎小白打造的入門課程。
希望通過這門課程幫助大家真正的克服畏難情緒，讓你0基礎入門深度學習，建立起完整的學習路徑，同時通過“智能問答模型”的實戰案例，將所學知識學以致用。
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#這個課程策劃團隊有多牛？#
王海良：Chatopera聯合創始人&CEO，微軟人工智能最有價值專家，先後工作於IBM軟件開發實驗室和創新中心。
李卓桓：PreAngel合夥人，Plug and Play 投資合夥人，曾任優酷網首席科學家、嘰歪網創始人，水木清華BBS站長，紫霞BBS站長。
林旭鳴：北京郵電大學模式識別實驗室研究生，任職阿里巴巴的阿里小蜜團隊。
陳可心：微軟中國、今日頭條研發中心，聯想香港人工智能中心以及聯合國亞太分部。
李思珍：現任職今日頭條，主要工作實現人機交互系統的意圖識別和關鍵詞優化。
#課程亮點#
1、102課時、20+小時的課程內容，以及實體書贈送，物超所值。
2、從最基礎的數學基礎講起，夯實基礎，由淺入深，讓你建立系統的知識體系。
3、前微軟、阿里、字節跳動、前優酷等技術leader聯合創作，你很難在市面上見到如此豪華的創作陣容。
4、零基礎也能輕鬆上手，從基礎學習到項目實戰，不用擔心學完沒用。
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#課程大綱#
這門課程適合我嗎？
1. 我是計算機專業的學生，適合學習這門課程嗎？
適合。這門課程不但為你掃清了基礎數學的障礙，而且通過實例的講解，以及一些學習技巧，你可以比別的同學更早的入門深度學習，提升自己的知識儲備，對你今後找實習、找工作都有很大的幫助。
2. 我已經有一定的編程經驗，但不是深度學習，需要學習這門課程嗎？
需要。如果你有一定的編程經驗，那麼你在學習前兩章內容的時候會容易一些，可以讓你加容易手，而且後面有很實戰的案例，對於擴展知識面，以及轉行都有很不錯的幫助。
3. 我不是計算機專業的，但是想轉行，適合學習這門課程嗎？
適合。 此課程主要針對的就是想轉行，或者對編程沒有基礎的人群而策劃的，從深度學習最為基礎的“基礎數學”開始講起，之後會涉及到python編程以及實戰案例，讓你打好入門深度學習的基礎，建立正確的學習路徑。
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