沃卡惠虽然功能性AI模型的数学和开发非常广泛，但可以将总体思路分解为更简单的步骤，以了解如何开始您的旅程。让我们回顾一下从哪里开始掌握人工智能和深度学习的复杂主题的基础知识。
如何了解深度学习的5个步骤
对深度学习方法和技术的了解激增，新的强大模型展示了我们以前从未见过的能力。ChatGPT和DALLE-2等为普通用户构建的AI模型已经引起了人们对人工智能的主流关注。
理解深度学习的内部运作可能同样令人困惑。虽然功能性AI模型的数学和开发非常广泛，但可以将总体思路分解为更简单的步骤，以了解如何开始您的旅程。让我们回顾一下从哪里开始掌握人工智能和深度学习的复杂主题的基础知识。
一句话概括什么是深度学习？
深度学习是一种让计算机自行学习和做出决策的方式，它通过对大量数据进行训练，并使用模仿人脑结构的复杂神经网络来执行复杂的任务。
深度学习的目标是大规模获取人类可以手动获取的信息，并根据该信息生成预期结果。想象一下通过分析一个大数据表来找到一个共性。虽然手动检查每个数据点很乏味，但AI算法可以检测模式并做出假设来执行您指示的各种任务。
在某种意义上，处理这些数据的编码和程序的重叠层可以称为神经网络，类似于人脑如何由数十亿个神经元组成以创建生物计算机系统。深度学习只是简单地将人脑功能应用于计算机科学：通过代码而不是电脉冲连接数十亿个神经元。
你能自学深度学习吗？
是的！您可以完全独立地学习深度学习，但如果您从完全不了解代码、数据处理或线性代数和微积分的知识开始，将需要花费大量时间和精力。
然而，大多数对如何学习深度学习感兴趣的人都对其中一门或所有学科有一定的应用知识。您不太可能不具备一些先验知识来帮助您找出学习深度学习技能的最佳方法。
如果您可以通过每周花5-10小时逐步学习这些概念，在6-12个月的时间内掌握这些技能，那么您可以在一年内编写自己的深度学习模型！
下一节将详细介绍您需要学习的内容、如何从机器学习开始并进入深度学习，以及一些学习过程中的建议。
如何开始学习深度学习
如前所述，您需要熟悉线性代数和微积分、处理和格式化大量数据以及在多种框架内进行编码，才能弄清楚如何学习深度学习。
一旦您对自己应对这些挑战的能力充满信心，您就真正为自己的机器学习和深度学习工作做好了准备。之后，您将需要专注于入门，
第1步：正确设置您的系统
一旦锁定了基本原理，您就会希望将注意力集中在设置计算机系统以处理深度学习建模上。现在，这与如何学习深度学习有什么关系？好吧，这实际上是至关重要的一步，因为正如您将在第2步中看到的那样，您将需要练习！
如果您需要有关如何确保为机器学习和深度学习做好准备的系统的所有设置的一些指南，请查看我们拥有的关于此特定构建可能需要的部分的所有文章。
深度学习是高性能计算的代名词，但在当今时代，开始时并不完全需要严肃的深度学习工作站和笔记本电脑。您可以从台式机和显卡上的较小数据集开始，或者利用云计算。
通过深度学习使用较小的数据集测试概念证明，预计会有一些不准确之处。一旦您验证了自己的技能，就可以考虑构建或购买您自己的系统。
第2步：开始使用深度学习模型
要了解学习深度学习的最佳方法，您需要了解它只是开始涉及最有帮助的深度学习模型的工作。
我们学到的很多东西是通过执行动作、纠正错误，然后在此过程中获得更深入的知识。例如，我们不会通过坐下来了解齿轮的工作原理、链轮的作用以及牛顿运动定律来开始学习骑自行车。
不，你骑上自行车并试图开始踩踏板！然后你可能跌倒了，重新站起来，从错误中吸取教训，然后再次尝试。将此概念应用到您第一次学习烹饪或使用Google的搜索引擎时。你会看到我们通过了解足够的内容来开始学习，然后一路弄清楚其余部分。
这是绊倒所有人的第一步。了解如何学习深度学习技能的秘诀？入门。
第三步：学习机器学习和深度学习理论
如果你真的想知道如何学习机器学习，然后又想知道如何学习深度学习，你会想要确保你学习了机器学习和深度学习理论。
在这里您将开始学习一些主要的细微差别，并可以在您已经掌握的技能的基础上开始构建您的知识库，只需简单地入门即可。在这些基本主题上成为一名好学生，就是如何在更高层次上学习深度学习。
对于深度学习理论的一些优秀课程，我推荐：
Coursera上的深度学习专业化
MIT的深度学习入门
Fast ai的实用深度学习编码器V3
Youtube和博客上还有各种教程，当您掌握了基础知识时，这些教程会很有帮助。深度学习是一个密集的主题，您可以边学边学。
第4步：构建您的第一个深度学习模型
学习深度学习最好的方法就是朝着一个目标努力。随着您入门并获得更多知识，是时候开始构建您自己的深度学习模型了。
根据您可能想要从事的项目类型，这看起来可能完全不同，但暂时不要尝试任何太复杂的事情。从小处着手，一路向上，确保在此过程中避免常见的机器学习和深度学习错误！
第5步：发展、改进并继续学习深度学习
如何学习深度学习的最后一步就是继续学习。成为机器学习和深度学习的学生，不断构建自己的模型并探索其他人创建的模型。尝试新模型，解决新问题，处理新项目。
如果您对深度学习很认真，那么请采取下一步行动，尝试深度学习开发领域的实习甚至职业！
寻找有关深度学习的更多信息？
了解深度学习的工作原理似乎是一项艰巨的任务，但只要方向正确，它就非常容易管理！人工智能和深度学习开发行业每年都在增长，一些人将其视为“未来技能”，随着时间的推移只会变得更加需要。因此，无论你是想学习深度学习是为了乐趣还是为了潜在的职业，未来都会有很多机会。
