从应用的角度来看，深度学习怎样快速入门？
想快速上手深度学习，不是去啃晦涩的数学公式，也不是沉迷于算法细节的推敲，而是直接跳到“应用”这个最能激发兴趣和成就感的地方。本文将带你从实际需求出发，体验深度学习的魅力，让你在最短时间内，拥有解决实际问题的能力。
一、 明确你的“想做什么”：从需求出发，而不是从技术讲起
很多人一听到深度学习，就想到神经网络、反向传播、激活函数。但作为应用者，你的关注点应该是“我能用它来做什么？”。
是识别图片里的东西？ （比如猫狗分类、人脸识别、OCR文字识别）
是理解文字的含义？ （比如文本分类、情感分析、机器翻译、智能问答）
是预测某个趋势？ （比如股票价格预测、销量预测、用户行为预测）
是生成新的内容？ （比如写文章、画画、创作音乐）
找到你感兴趣或遇到的实际问题，这会是你学习深度学习最强大的驱动力。别担心现在不知道怎么实现，我们下一步就解决这个问题。
二、 拥抱“开箱即用”的工具：不必从底层代码开始
幸运的是，深度学习的生态系统已经非常成熟，有许多强大的框架和库，让你可以直接调用现成的模型和算法，解决大部分应用问题。
1. Python语言： 这是深度学习领域最主流的编程语言。如果你的Python基础比较薄弱，建议先花几天时间巩固一下基本语法、数据结构（列表、字典）和常用的库（NumPy、Pandas）。这些内容在网上很容易找到免费的学习资源。
2. 深度学习框架：
TensorFlow (with Keras): 谷歌开发的强大框架，Keras是其高层API，非常友好，适合初学者快速上手。你可以用很少的代码实现复杂的模型。
PyTorch: Facebook开发的框架，以其灵活性和动态图特性受到很多研究者的喜爱。同样，它也有高层API（torch.nn）让你事半功倍。
建议： 对于初学者，我强烈推荐从Keras入手。它的API设计非常直观，你可以快速理解模型是如何搭建的。即使你以后转向PyTorch，Keras的理念也会帮助你更快地掌握PyTorch。
3. 预训练模型： 这是深度学习应用最关键的一环！你可以把预训练模型理解为“已经学习了大量知识的超级助手”。这些模型在海量数据上训练过，已经具备了强大的特征提取能力。你只需要对它们进行“微调”（Finetuning），就能适应你的特定任务，而无需从零开始训练。
图像识别领域： VGG, ResNet, Inception, MobileNet, EfficientNet等。
自然语言处理领域： BERT, GPT系列, RoBERTa, XLNet等。
为什么预训练模型如此重要？
大大缩短学习曲线： 你不需要学习复杂的数学理论和庞大的数据集。
解决数据不足问题： 你的数据量可能远不及模型预训练时用的数据，预训练模型能帮助你弥补这一点。
获得高性能： 预训练模型通常在各种基准测试上表现优异，微调后也能快速达到不错的应用效果。
三、 实战为王：边学边做，即刻上手
理论讲得再多，不如亲手写一段代码。以下是你快速入门的实操路径：
1. 环境搭建：
推荐使用Google Colab: 这是一个免费的云端Jupyter Notebook环境，无需安装任何软件，可以直接使用GPU加速，非常适合初学者。你只需要一个Google账号即可。
本地环境（可选）： 如果想在本地运行，建议安装Anaconda，它会帮你管理Python环境和各种库。然后安装TensorFlow或PyTorch。
2. 第一个应用：图像分类（以Keras为例）
目标： 识别图片是猫还是狗。
步骤：
找到数据集： 网上有很多现成的数据集，比如CIFAR10（包含10类常见物体）、Dogs vs. Cats数据集（可以在Kaggle上找到）。
加载数据： 使用Keras提供的函数（如`tf.keras.datasets.cifar10.load_data()`）或Pandas加载你的数据。
预处理： 将图片像素值缩放到01之间，调整图片尺寸。
加载预训练模型：
```python
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
include_top=False 表示不包含最后的全连接层，这样我们才能自己添加用于分类的层
```
这里的`weights='imagenet'`就是加载在ImageNet数据集上预训练好的权重。
构建新模型： 将预训练模型的输出接入你自己的分类层。
```python
from tensorflow.keras import layers, models
x = base_model.output
x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x) 将特征图展平
x = layers.Dense(128, activation='relu')(x) 添加一个隐藏层
predictions = layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x) 输出层，num_classes是你的类别数
model = models.Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
```
冻结预训练层（可选但推荐）： 为了让预训练模型的特征提取能力得到保留，在微调前，可以冻结大部分预训练层的权重。
```python
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = False
```
编译模型： 设置优化器、损失函数和评估指标。
```python
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
```
训练模型（微调）：
```python
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, validation_data=(val_data, val_labels))
```
评估与预测： `model.evaluate()` 和 `model.predict()`。
关键点： 即使你不理解ResNet50内部的170多层网络，你也能通过几行代码，利用它强大的能力来完成你的分类任务。这就是“应用”的力量。
3. 第二个应用：文本分类（以Keras为例）
目标： 判断一段文本是正面还是负面评价。
步骤：
找到数据集： IMDb电影评论数据集，网上很多。
预处理文本：
分词（Tokenization）： 将文本分割成单词或子词。
转换为数字序列： 每个单词映射到一个唯一的整数ID。
填充/截断： 将所有序列长度统一。
加载预训练模型（NLP领域）：
Word Embeddings： GloVe, Word2Vec. 它们将单词映射到低维向量空间，保留语义信息。
Transformer 模型： BERT, GPT. 这些模型能理解更复杂的语言结构和上下文。
```python
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
embedding_dim = 100 词向量维度
max_len = 500 最大序列长度
vocab_size = 10000 词汇表大小
model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_len)) 词嵌入层
model.add(LSTM(units=128)) LSTM层，用于捕捉序列信息
model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) 输出层，二分类
```
或者直接使用预训练的BERT模型进行微调，这会获得更好的效果，但代码会稍微复杂一些，需要借助`transformers`库。
编译与训练： 与图像分类类似，设置优化器、损失函数（二分类用`binary_crossentropy`）和训练。
四、 关键概念的理解：在实践中学习
在动手实践的过程中，你会自然而然地接触到一些关键概念，这时再去理解它们，会更有效率。
特征提取（Feature Extraction）： 预训练模型已经学到的“识别图像或理解文本的通用能力”。
迁移学习（Transfer Learning）： 将在一个任务（如ImageNet分类）上学到的知识，应用到另一个相关任务（如猫狗分类）上。预训练模型的微调就是典型的迁移学习。
过拟合（Overfitting）： 模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现差。学习如何通过正则化、Dropout等方法避免过拟合。
超参数（Hyperparameters）： 学习率、Batch Size、Epochs、网络层数、隐藏单元数等，这些都需要手动设置，并且对模型效果影响很大。
五、 持续学习与深入：如何进阶？
当你能够成功完成一些简单的应用项目后，就可以开始深入：
1. 探索更多框架和库： PyTorch, Hugging Face Transformers (NLP), OpenCV (图像处理)。
2. 了解更多预训练模型： 针对特定任务（如目标检测、图像分割、文本生成）有专门的预训练模型。
3. 学习基础算法原理： 在遇到瓶颈或想优化模型时，了解反向传播、梯度下降、卷积、RNN、Transformer的原理会非常有帮助。
4. 参与社区与竞赛： Kaggle 是一个非常好的平台，你可以看到别人的代码，学习他们的思路，参加竞赛可以获得实战经验。
5. 阅读论文（有选择性）： 当你对某个领域有一定了解后，可以开始阅读相关的经典论文，了解最新的技术进展。
总结：
从应用的角度快速入门深度学习，核心在于“先求有，再求精”。
明确应用目标。
利用好现成的工具（Python、框架、预训练模型）。
动手实践，从简单的项目开始（图像分类、文本分类）。
在实践中理解关键概念。
逐步深入，不断拓展。
不要害怕“不懂”或“不会”，因为深度学习的应用门槛正在不断降低。抓住“做”的机会，你就能最快地感受到深度学习的强大力量，并从中获得源源不断的学习动力。祝你学习愉快！
网友意见
谢 @叶竹 邀请。
什么是人工智能？
按照UCLA教授朱松纯教授的定义，AI大概可以分为一下六类：
（1）计算机视觉 -> 人类的视觉能力
（2）自然语言处理 -> 人类的语言文字能力
（3）语音识别与生成 -> 人类的听与说能力
（4）机器人学 -> 人类的运动能力和运动智能
（5）博弈与合作 -> 人类对抗与合作的能力
（6）机器学习 -> 人类的学习能力
可以看出以前的技术是让新工具取代旧工具。而人工智能不同，它的目标就是模仿人类的智能，取代人类的智能，超越人类的智能。
那现阶段的AI到底是个什么东西呢？
我觉得现在的AI核心理念还是统计推断或者函数拟合。说人话就是找一个函数或者一个映射，使得一段声波进去能映射到语言，一张猫咪的图片进去能映射到猫咪。你跟siri说hi自动映射到回答hello～
入门人工智能小书单
给大家推荐一些书，同时提醒大家一些坑。书大致可以分为三类『科普书籍』『机器学习算法书籍』『编程书籍』。
1. 科普书籍：
《数学之美》：用妙趣横生的语言讲述了自然语言处理和搜索引擎里的数学原理 《浪潮之巅》：讲述IT产业发展和美国硅谷IT公司的兴衰沉浮 《黑客与画家》：本书是硅谷创业之父Paul Graham的文集，程序员的世界观和眼里的世界 兴趣是最好的老师，阅读科普书籍有助于积累兴趣，对人工智能领域有个大概的了解。
2. 机器学习算法书籍：
《统计学习方法》：李航博士的经典教材。用最精炼的语言描述机器学习算法，转行AI必读书籍 《机器学习》：周志华教授的西瓜书。统计学习方法涵盖面太窄，配合西瓜书来扩展宽度。 《python机器学习及实现》：适合入门，学习曲线平滑，理论书看腻累了，就跟着这本书打一遍代码，对kaggle就会大致的了解。 《集体编程的智慧》：有各种算法的实现代码，配合理论书看，能更深入的理解算法。 《PRML》：机器学习经典，贝叶斯经典。 《神经网络与深度学习》：邱老师的开源书(https://nndl.github.io/) 3. 编程书籍：
《廖雪峰Python教程》：最好的Python入门教程，https://www.liaoxuefeng.com 《流畅的Python》：Python最好的进阶教程 《Python for Data Analysis》：作者是Python Pandas的作者,分析数据就用Pandas 4. 一些坑：
《Tensorflow实战》：真的还不如就看官方教程或者斯坦福的课程CS 20SI 《深度学习》：Goodfellow的大作，但真心不适合入门，适合进阶 5. 面试书籍：
《百面机器学习》：俗称葫芦书，已提问的方式归纳机器学习面试中的种种知识点，面算法建议准备一本 《剑指offer》: 面试必刷书籍，因为很多面试官都是从里面找题 入门人工智能小视频
入门阶段：
斯坦福CS229机器学习（Machine Learning）- 吴恩达（Andrew Ng）： 首推吴恩达的CS229，吴恩达真是天生的好老师，讲课清晰条例清楚，难度事宜，学习曲线平缓 2009版视频：斯坦福课堂视频，内容比较充实，但要看板书，而且有些没必要的课堂互动，容易分心 知道你们都是伸手党，链接也准备好了。 2014版视频：这是吴恩达在coursera上的授课视频，一段视频一个主题，更加精炼清晰 链接：机器学习（Machine Learning）- 吴恩达（Andrew Ng） | 斯坦福大学课程CS229（2014）
机器学习基石和机器学习技法-林轩田： 吴恩达的课程一大问题是英文授课，有些小伙伴畏惧英语，就退缩了。 这样的话，台湾大学林轩田老师的机器学习基石及技法是非常不错的选择。 这门课深度深一些，更数学一些，会讲一些非常基础的机器学习理论，如VC维，KKT条件等 我的建议是一开始听不懂直接过，学完之后再来反刍 链接：机器学习基石，完整版_演讲•公开课_科技_bilibili_哔哩哔哩
进阶阶段：
机器学习与神经网络-Hinton: 讲神经网络恐怕没有比祖师爷更好的了，hinton老爷子的思想非常深邃，换句话说可能不太好懂 但这不影响这是非常优秀的课程 链接：Hinton机器学习与神经网络中文课程 - 网易云课堂
斯坦福CS231-深度学习计算机视觉-李飞飞: 计算机视觉无疑是这波深度学习浪潮的弄潮儿，搞计算机视觉方向经典的入门视频 里面会介绍各式各样的卷积神经网络 斯坦福CS224-深度学习自然语言处理－Chris Manning 人工智能另外一个重要领域是自然语言处理，搞这个方向经典的入门视频莫过于CS224 链接：斯坦福2017季CS224n深度学习自然语言处理课程（by Chris Manning & Richard Socher）（英文字幕）
机器学习-李宏毅 上面的视频虽然经典，但是英文授课，这让很多小宝宝很崩溃，但没事，来看台湾大学的深度学习吧！ 链接：【深度学习】李宏毅Machine Learning (2017,秋，台湾大学) 国语
机器学习-李宏毅(2019) Machine Learning
机器学习-白板推导系列 条理清晰，重点明确，而且每个章节讲解才20分钟左右，up主语速偏慢，1.5或2倍速看也没有问题，非常适合入门 链接： 哔哩哔哩 ( ゜- ゜)つロ 乾杯~ Bilibili
看到这里，大家会发现，其实只要你想学，视频大把大把的，互联网让知识的获取不再困难，真正阻碍你的只有你的决心和毅力了。
最后，提个坑，别去看张志华老师的统计机器学习视频，张老师的水平是很高的，但视频里满屏幕的公式，又让我回想起大学期间被各种定理推论支配的恐惧。中国大学的课感觉就一直都在劝退，提醒你学不会的，你听不懂的，你智商不够的。然而吴恩达的课不会，他觉得没有学不会的学生，只有教不好的老师～
入门人工智能学习方法
初学机器学习可能有一个误区，就是一上来就陷入到对各种高大上算法的追逐当中。动不动就我能不能用深度学习去解决这个问题啊？我是不是要用boosting算法做一些模型融合啊？我一直持有一个观点，『脱离业务和数据的算法讨论是毫无意义的』。
实际上按我们的学习经验，从一个数据源开始，即使是用最传统，已经应用多年的机器学习算法，先完整地走完机器学习的整个工作流程，不断尝试各种算法深挖这些数据的价值，在运用过程中把数据、特征和算法搞透，真正积累出项目经验 才是最快、最靠谱的学习路径。
那如何获取数据和项目呢？一个捷径就是积极参加国内外各种数据挖掘竞赛，数据直接下载下来，按照竞赛的要求去不断优化，积累经验。国外的Kaggle和国内的DataCastle 以及阿里天池比赛都是很好的平台，你可以在上面获取真实的数据和数据科学家们一起学习和进行竞赛，尝试使用已经学过的所有知识来完成这个比赛本身也是一件很有乐趣的事情。和其他数据科学家的讨论能开阔视野，对机器学习算法有更深层次的认识。
有意思的是，有些平台，比如阿里天池比赛，甚至给出了从数据处理到模型训练到模型评估、可视化到模型融合增强的全部组件，你要做的事情只是参与比赛，获取数据，然后使用这些组件去实现自己的idea即可。不废话，直接划重点上干货。如果你觉得机器学习难，那一定是你打开的方式不对（认真脸）。
机器学习看似难度大，但对入门者来说，也还是有一条通用的学习路径。正如前几个专栏里介绍的，还有很多优秀的入门资料可以大大降低学习门槛，同时激发学习的乐趣。
简单的说，学习方法大概如下：
编程技能 机器学习知识 ----> 动手实践撸代码 ----> 数据科学比赛 ----> 实际项目经验 数学基础 机器学习是一个将理论算法与计算机工程技术紧密结合的领域，你需要扎实的理论基础来帮助你分析数据，同业是需要工程能力去开发模型和部署服务。所以需要【编程技能】【机器学习知识】【数学基础】三个方面军齐头并进，才能最终夺取胜利的果实。
转行AI的人里也可以分三类，一类是程序员出身，具有很好的工程经验；一类是统计学数学电子通信类出身，具有较为扎实的理论基础；还有一类既没有丰富的编程经验也没有扎实理论基础，例如我们学材料的...这三类同学入门AI，需要加强的部分是不一样的。
1.编程技能-python
Life is short, I use python!
在google, facebook等巨头钦定之后，人工智能领域的当红辣子鸡莫过于python。Python的工具库还是满全的，从数据获取到数据清理和机器学习算法应有尽有。与Ｒ相比，更加全面。
对于python, 除掌握其自身语法外，还应该着重掌握下面这些库：
pandas：超级excel，表格式操作数据，数据清洗和预处理的强大工具。
numpy：数值计算库，快的不要不要的。
matplotlib：模仿MATLAB的数据可视化工具。
scikit-learn：封装超级好的机器学习库，一些简便的算法用起来不要太顺手。
ipython notebook：数据科学家和算法工程师的笔记本，强力推荐。
２.数学基础
微积分：是机器学习中的核心知识之一，无论是梯度下降法中的求梯度还是反向传播中的误差传递的推导都需要用到微积分。
线性代数：神经网络中大量的计算都是矩阵乘法，这就需要用到线性代数的知识了。计算向量的余弦相似度也要用到内积运算。此外，矩阵的各种分解办法也出现在主成分分析和奇异值分解中。
概率论与统计学：广义的说，机器学习的核心是统计推断。所以机器学习的巨头不少都是统计学大师，如迈克尔乔丹，杨乐坤，辛顿等。机器学习中大量的用到贝叶斯公式，隐马尔科夫模型等等。
诚然，数学很重要，但是我建议，具有本科数学基础的你，不要花费太多时间去刷数学书，这是南辕北辙，最好的办法还是直捣黄龙学习机器学习算法，到了看不懂的地方再去补充相应的数学知识，斯坦福的教程里就有大量的数学补充材料，很多时候读明白这些补充材料就够了。
3.项目经验
一个误区：很多新手初学机器学习，上来就追求复杂的深度学习模型和高大上的算法如AlexNet, ResNet。tensorflow和keras各种API全部调用一遍，却不知道自己在干什么，俗称调包侠。
一个观点：脱离实际业务和数据的算法都是空中楼阁。
一条路径：按照我的学习经验，从数据清洗到特征工程，再用最传统的算法把整个流程走一遍，不断的比较和尝试各种算法，把特征和算法搞透，才是最快最靠谱的学习方法。
两个项目：国外的Kaggle和阿里云天池都是获取项目经验的好途径。我的建议是每个入门机器学习的人都应该参加两个项目。一个传统机器学习应用场景的项目，如阿里移动推荐算法。通过传统应用场景熟悉逻辑斯特回归，支持向量机和梯度增强决策树等算法。一个深度学习应用场景的项目，如肺癌识别和诊断，通过深度学习应用场景熟悉深度学习各种算法的优势和应用场景。
就说这么多，大家放手去干吧！美丽的天使在远方召唤你，勇敢的少年啊，快去创造奇迹！
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