AI深度学习入门与实战开篇词 掌握深度学习，畅游 AI 时代

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AI深度学习入门与实战开篇词 掌握深度学习，畅游 AI 时代

你好，我是深耕在机器学习与深度学习的研究和应用领域。在百度、腾讯等公司，我曾从事搜索、资讯推荐和计算机视觉等研发项目，目前在一家国际知名公司担任数据科学家，负责公司的多个深度学习项目。

人工智能的核心是机器学习，后者能通过数据、经验自动改进算法的效果和性能，而深度学习则是机器学习中一个新的研究方向，它是基于人们对人工神经网络（ANN）的研究，通过特定的神经网络结构，不断提取事物的特征，从而对事物进行分析和表达的一个过程。

深度学习虽然目前仍处于一个相对初级的阶段，但其应用已然非常广泛，渗透到了我们工作与生活的方方面面，从手机 App 到 AI 客服，从城市智慧交通与智慧医疗到工业互联网、智慧制造、智慧农业中都有深度学习的影子，我们常说的人工智能（AI）大部分时候指的就是深度学习。

毋庸置疑，人工智能在相当长的未来都会是一个快速发展的领域，各个行业都在朝着 AI 化的方向发展，人才需求量巨大。毫不夸张地说，AI 方向的研发工程师，在各个 IT 公司中都属于最核心的人才。据我所知，不少应届生的入职薪资就高达 30K 。

招聘信息来源：拉勾网

深度学习为什么这么“难”？

想要成为一名优秀的深度学习工程师并不容易，研究 AI 有着天然的高门槛和高要求。纵观身边的很多初学者，大家往往都会遭遇各种学习和成长的难题：

• 知识太繁杂，难以确定最佳入手点。深度学习是一门交叉学科，涉及概率论、高等数学、优化方法等不同的内容。很多人一开始分不清学习的重点，最后花了很多时间，也始终没有入“深度学习”的门。

• 基础薄弱，起步困难。对于某个技术问题，市面上相关的技术博客、百科、论文，很多都默认你已经了解该问题所需要的技术和知识，但实际上很多初学者并没有足够的知识储备，导致学习十分困难。

• 理论上的王者，实践上的青铜。学了很久的深度学习，对框架、算法的理解足够，但因为缺乏应用场景和实践机会，遇到实际问题仍不知道该怎么抽象问题然后用模型解决。

原因很简单，我们在学校中接触的数据、使用场景都是已经被高度抽象化的问题，太过理论化。幸运的是，毕业后我就去了互联网大厂的核心部门。相对于求学时的课本知识，工作中遇到的现实问题更加复杂。我每天需要面对复杂多变的实际业务、数以亿计的搜索请求和海量的用户行为数据，数据种类繁多，数据质量也参差不齐。

我关注的重点，从以前对算法原理本身的细究，一点点变成了如何分析和抽象问题、如何将问题的数据进行汇总并处理、如何选择最合适的模型去解决问题、如何持续优化模型等实际问题上。通过对这些问题的不断摸索，我的理解也越来越深入和全面，在深度学习领域做起事来也越来越得心应手。

后来，我有幸参与了公司的一个日活过亿的资讯推荐产品项目，并负责其中的文本分类、主题建设和反垃圾环节。我和产品经理从 0 开始构建分类和主题体系并确立相关的标准，完成了算法的调研与落地。优异的算法表现有效地提升了项目最终的实际推荐效果，这个产品也成了资讯领域的 Top 3 产品，直到今天，这个算法逻辑仍在为数以亿计的用户服务。

通过这段经历，我真正将理论知识和实际项目结合了起来，自己也在工作中迅速成长，构建了适合自己的研发方法。

没有人天生就懂深度学习，我也是从一个什么都不会的小白，逐渐成长到如今可以独立负责一个个项目的老手。绝大多数算法工程师的经历其实都差不多，你在学习算法或者深度学习时遇到的困难，我都遇到过。我想，如果能够把我这些年在算法，特别是深度学习上学到的、想到的、用到的内容提炼出来，把我这么多年的工作经验分享出来，一定可以帮助你少走很多弯路。

如何吃透深度学习？

对于一门技术，市面上的学习资料往往两极分化：太入门的课程，基本上都是纯项目性质，带你完成一个项目就算完了，不能帮你建立一个相对完善的理论和技术体系；太高难度的，则通篇公式和 SOTA 方法分析，如果你基础相对薄弱，根本学不懂，甚至仅能停留在纸上谈兵的阶段。

出于这样的考虑，我希望不仅给你针对性的学习资料，也给你适合的学习方法。具体来讲，我会从理论、工具与实战三个模块来带你一步步认识和掌握深度学习，避免“不系统”“看不懂”“不会用”的问题。

• 模块一：基础概念篇。我会用尽量少的复杂公式与数学背景、尽量多的图示，通俗易懂地带你了解深度学习必备的数学知识、基础概念，以及不同神经网络结构的原理、适用场景和使用方法。这块内容，是为后续“起高楼”的过程打好地基。

• 模块二：工具与框架。有了理论武器之后，咱们就可以将理论知识转化成代码，并用合适的框架、工具协助开展工作，更好地为后续实现自己的算法模型打下基础。在这个模块，我会以使用最广泛的深度学习框架 TensorFlow 为切入点，带你熟悉图像处理工具、模型训练记录工具、交互工具（如 Jupyter Notebook）等的使用。掌握了实现算法模型的工具，你就有了盖楼的砖瓦，可以着手开发自己的实战项目了。

• 模块三：经典问题的落地实战。实战项目就是“起高楼”。在这一模块，我会选择几个常见的深度学习应用场景（包括图像分类、语义分割和自然语言处理），教你如何从零开始做模型、如何优化已有模型，一步步打造属于你自己的深度学习模型。学完之后，你就能初步胜任算法模型方面的工作了。

寄语

绝大多数的算法工程师从萌新变老手的过程都不是一帆风顺的，包括你我。想要搭上互联网时代的快车，我们一是要不断提升自己，二是要找到有效的方式方法，希望这个专栏可以给你一些启发。深度学习与人工智能还处于幼年时期，未来有无限的可能，现在加入，还不晚。

最后，关于深度学习，你还有什么非常关心的问题？欢迎在留言区分享。课程开始了，让我们扬帆起航吧！

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精选评论

**昊：

学而不思则罔，思而不学则怠。之前在学校断断续续学了一些机器学习的知识，未曾应用实践，一直停留在理论阶段，到现在也忘记的差不多了，希望通过本课程的学习，可以将知识系统化并巩固，为后续发展打下坚实的基础，希望通过不断的努力有朝一日可以成为像老师一样的高端人才。加油！

**东：

打卡第一天

**9364：

请教老师，学习此课程，需要具备什么样的编程基础？

    讲师回复：

    简单的Python基础即可

*震：

打卡 开学第一天。

**航：

老师你好，我现在负责公司大量网站文本内容的提取，截止目前提取正确率仍不太乐观，我希望通过我的努力加上你课程的引导，能建立一个模型进行文本分类等等，我的想法可以实现吗😁

    讲师回复：

    可以的，但是仍旧需要不断的学习，加油！

**8015：

mark，图像分析与表达

**升：

请问学习算法，发现自己高数基础很薄弱主要是忘得差不多了怎么办啊？对于dl学习感觉难度很大啊……

    讲师回复：

    薄弱就学，忘了就复习，没更好的办法哈哈。不要觉得深度学习难，心态上就要淡定一些才更好。这门课程侧重基础薄弱的读者能够实现自主实现深度学习的使用，所以需要的数学知识也相对没那么深入。我们不妨先学会应用，然后再细究其背后的数学逻辑。

等到课程结束之后，我会给大家提供一个学习算法需要读的书的清单。此外，学习算法是一个长期的过程，要时刻保持自己的知识更新。

*盼：

老师的经历好厉害,期待后续的更新!

**松：

老师您好，您感觉深度学习在测试领域发展前景大吗？

    讲师回复：

    现在已经有了基于深度学习的自动化测试工具，在未来一定会有更多的此类产品。

**威：

很期待老师的分享

**罗：

day 1

*扬：

期待老师的更新

**明：

好的👌🏻

*宁：

希望自己能够把知识点全部消化掉