2024 年如何學習深度學習：完整指南
Posted: Tue Dec 03, 2024 6:28 am
深度學習是人工智慧 (AI) 的變革性部分，有助於推動從自動駕駛汽車到 GPT-4 等高階語言模型的創新。本文旨在概述如何學習深度學習並最終掌握它的結構化途徑。雖然深度學習代表了人工智慧中更專業的技能，但它建立在基礎機器學習和人工智慧概念的基礎上。因此，如果您對深度學習完全陌生，我們強烈建議您從我們的如何學習機器學習或如何學習人工智慧指南開始。
什麼是深度學習？
深度學習是機器學習的一個前沿子集，它模仿人腦處理資料和創建用於決策的模式的工作原理。它是自然語言處理、電腦視覺和語音識別等許多高級應用背後的關鍵技術，使機器無需明確編程即可執行複雜的任務。透過利用多層神經網絡，深度學習模型可以分析大量數據，學習複雜的結構和模式，使其成為人工智慧開發的強大工具。
流行的深度學習用例
深度學習技術為許多影響我們日常生活和產業的應用提供了動力。以下是一些值得注意的例子：
影像和影片辨識：深度學習演算法擅長識別影像和影片中的模式和對象，從而實現臉部辨識和自動車輛導航等功能。
自然語言處理（NLP）：這涉及理解和產生人類語言以及促進語言翻譯服務、聊天機器人和虛擬助理等技術。例如，ChatGPT 是建立在深度學習演算法之上的。
金融：在金融領域，深度學習用於詐欺偵測、演算法交易和風險管理。
語音識別和生成：這些系統理解並產生人類語音，為語音激活助手提供動力並實現即時語言翻譯。
為什麼要在 2024 年學習深度學習？
無論您是新手還是已經有一定經驗，學習深度學習的理由很多。以下是三個原因：
職缺需求：機器學習職缺需求激增，深度學習技能備受追捧。這種專業知識對於尖端人工智慧專案和創新至關重要。各行業的公司都在人工智慧方面投入巨資，使深度學習成為職業發展的寶貴技能。
有吸引力的薪酬：深度學習職位是科技業薪酬最高的職位之一，反映了所需的高級技能和專業知識。例如，美國深度學習工程師的平均薪資差異很大，中位數為每年 14.6 萬美元，潛在總薪酬高達18.1 萬美元，這說明了專業從事該領域的利潤豐厚。
智力挑戰：深度學習演算法和運算能力的不斷進步使得現在是深入研究這一領域的激動人心的時刻，為研究變革性技術並為未來的突破做出貢獻提供了潛力。
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學習深度學習需要多長時間？
掌握深度學習的旅程因您的背景、奉獻精神和所使用的學習資源而有很大差異。如果您是完全的初學者，我們強烈建議您從機器學習開始，因為它是學習深度學習的基礎部分。為此，請查看我們關於如何學習機器學習的指南。
對於已經熟悉機器學習的人來說，深入研究深度學習可能需要大約3 到 4 個月才能達到熟練程度。該估計假設有一致的學習計劃和透過專案實際應用技能。然而，深度學習是一個廣泛且快速發展的領域，因此持續學習和適應是保持最新狀態的關鍵。
2024 年如何學習深度學習
踏上學習深度學習之旅需要採取策略性方法，將理論知識與實際應用結合。 2024 年，您可以採取以下 3 個步驟來學習深度學習。
1. 溫習先決條件
在深入學習深度學習之前，確保在以下領域打下堅實的基礎至關重要：
基礎統計與數學：理解機率、統計、線性代數和微積分對於掌握深度學習演算法的基本原理至關重要。
資料結構和操作：熟練處理和處理資料至關重要，因為深度學習涉及處理大型資料集。
機器學習理論與應用：在解決深度學習的複雜性之前，必須牢固掌握機器學習概念，包括監督學習和無監督學習。
如果您對機器學習和人工智慧完全陌生，請花點時間關注這些先決條件，並利用我們的如何學習機器學習指南。話雖如此，這裡有一些資源可以幫助您重溫：
統計與 Python 技能軌道
資料結構與演算法概論課程
機器學習基礎與 Python 技能軌道
2. 培養深度學習技能
深度學習是一個跨學科領域，需要整合各領域的技能。以下是每種技能與深度學習的具體關係以及每種技能的一些頂級資源：
統計數據
了解統計數據對於深度學習解釋資料、理解演算法在各種條件下的行為以及對模型架構和參數做出明智的決策至關重要。
快速入門的熱門資源：
統計與 Python 技能軌道
統計學概論課程
資料揭秘：描述性統計概述
數學
深度學習模型，尤其是神經網絡，以線性代數、微積分和最佳化等數學概念為基礎。對這些領域的深入掌握使得能夠發展和理解複雜的模型。
快速入門的熱門資源：
揭秘深度學習的數學概念
R 課程中資料科學的線性代數
程式設計
編程，尤其是 Python 等語言，對於實施和試驗深度學習模型至關重要。 TensorFlow 和 PyTorch 等函式庫抽象化了大部分複雜的數學，使程式設計成為一項至關重要的技能。
快速入門的熱門資源：
Python 程式設計技能軌道
R 程式設計技能軌道
程式設計範式簡介課程
深度學習理論
深入理解深度學習背後的理論，包括各種神經網路架構的工作原理，對於設計有效的模型和理解它們如何從資料中學習至關重要。
快速入門的熱門資源：
Python 深度學習簡介課程
Keras 深度學習簡介課程
PyTorch 課程中的深度學習簡介
深度學習應用
將深度學習應用於現實問題不僅需要理論知識，還需要預處理資料、選擇正確的模型架構、有效訓練模型並評估其效能的能力。
快速入門的熱門資源：
PyTorch 中級深度學習課程
Keras 高階深度學習課程
深度神經網路教程簡介
Keras 教學：Python 中的深度學習
3.學習基本的深度學習工具和軟體包
掌握深度學習還包括熟悉各種有 土耳其電話號碼列表 助於模型建置、訓練和部署的工具和軟體包。以下是每一個的詳細介紹：
張量流
TensorFlow 是由 Google 開發的用於機器學習和深度學習的綜合開源框架。它以其在設計和訓練複雜神經網路方面的靈活性而聞名，並為各種深度學習應用程式提供廣泛支援。
快速入門的熱門資源：
Python 課程中的 TensorFlow 簡介
TensorFlow 初學者教程
Python 卷積神經網路 (CNN) 與 TensorFlow 教程
喀拉斯
Keras 是一種高階神經網路 API，以 Python 編寫，能夠在 TensorFlow、Theano 或 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 上運作。它專為輕鬆快速地建立深度學習模型原型而設計，強調使用者友善性和模組化。
快速入門的熱門資源：
Keras 深度學習簡介課程
Keras 高階深度學習課程
Keras 教學：Python 中的深度學習
火炬
PyTorch 由 Facebook 的人工智慧研究實驗室開發，因其動態計算圖和高效的記憶體使用而受到青睞，這使得它對於涉及 RNN 和 CNN 等複雜神經網路的專案特別有用。
快速入門的熱門資源：
PyTorch 課程中的深度學習簡介
PyTorch 中級深度學習課程
PyTorch 教學：從頭開始建立簡單的神經網絡
使用 PyTorch 進行深度學習備忘錄
MXNet
Apache MXNet 是一個專為提高效率和靈活性而設計的深度學習框架。它允許您混合符號和命令式編程，以最大限度地提高模型開發的效率和生產力。
快速入門的熱門資源：
AWS AI 和 ML 服務以及機器學習流程
咖啡2
Caffe2 是一個輕量級、模組化、可擴展的深度學習框架。它由 Facebook 開發，為企業家和開發人員提供了一種簡單直接的方法，以最小的開銷在各種平台上部署深度學習解決方案。
深度學習學習計畫的範例
對於已經熟悉機器學習概念的人來說，這個深度學習學習計畫旨在進一步提高您在這個專業領域的技能。如果您是從頭開始或需要先對機器學習有更基礎的了解，我們建議您參考我們的「如何學習機器學習」指南，以便在深入學習深度學習之前打下堅實的基礎。
第 1 至 2 個月：提升數學、統計與深度學習理論
首先提高你的數學技能並加深你對深度學習的理論理解。這個時期對於理解深度學習模型和演算法的複雜性至關重要。特別注意以下內容的理解：
線性代數：了解矩陣、向量、特徵值和特徵向量，因為它們是深
什麼是深度學習？
深度學習是機器學習的一個前沿子集，它模仿人腦處理資料和創建用於決策的模式的工作原理。它是自然語言處理、電腦視覺和語音識別等許多高級應用背後的關鍵技術，使機器無需明確編程即可執行複雜的任務。透過利用多層神經網絡，深度學習模型可以分析大量數據，學習複雜的結構和模式，使其成為人工智慧開發的強大工具。
流行的深度學習用例
深度學習技術為許多影響我們日常生活和產業的應用提供了動力。以下是一些值得注意的例子：
影像和影片辨識：深度學習演算法擅長識別影像和影片中的模式和對象，從而實現臉部辨識和自動車輛導航等功能。
自然語言處理（NLP）：這涉及理解和產生人類語言以及促進語言翻譯服務、聊天機器人和虛擬助理等技術。例如，ChatGPT 是建立在深度學習演算法之上的。
金融：在金融領域，深度學習用於詐欺偵測、演算法交易和風險管理。
語音識別和生成：這些系統理解並產生人類語音，為語音激活助手提供動力並實現即時語言翻譯。
為什麼要在 2024 年學習深度學習？
無論您是新手還是已經有一定經驗，學習深度學習的理由很多。以下是三個原因：
職缺需求：機器學習職缺需求激增，深度學習技能備受追捧。這種專業知識對於尖端人工智慧專案和創新至關重要。各行業的公司都在人工智慧方面投入巨資，使深度學習成為職業發展的寶貴技能。
有吸引力的薪酬：深度學習職位是科技業薪酬最高的職位之一，反映了所需的高級技能和專業知識。例如，美國深度學習工程師的平均薪資差異很大，中位數為每年 14.6 萬美元，潛在總薪酬高達18.1 萬美元，這說明了專業從事該領域的利潤豐厚。
智力挑戰：深度學習演算法和運算能力的不斷進步使得現在是深入研究這一領域的激動人心的時刻，為研究變革性技術並為未來的突破做出貢獻提供了潛力。
圖片2.png
學習深度學習需要多長時間？
掌握深度學習的旅程因您的背景、奉獻精神和所使用的學習資源而有很大差異。如果您是完全的初學者，我們強烈建議您從機器學習開始，因為它是學習深度學習的基礎部分。為此，請查看我們關於如何學習機器學習的指南。
對於已經熟悉機器學習的人來說，深入研究深度學習可能需要大約3 到 4 個月才能達到熟練程度。該估計假設有一致的學習計劃和透過專案實際應用技能。然而，深度學習是一個廣泛且快速發展的領域，因此持續學習和適應是保持最新狀態的關鍵。
2024 年如何學習深度學習
踏上學習深度學習之旅需要採取策略性方法，將理論知識與實際應用結合。 2024 年，您可以採取以下 3 個步驟來學習深度學習。
1. 溫習先決條件
在深入學習深度學習之前，確保在以下領域打下堅實的基礎至關重要：
基礎統計與數學：理解機率、統計、線性代數和微積分對於掌握深度學習演算法的基本原理至關重要。
資料結構和操作：熟練處理和處理資料至關重要，因為深度學習涉及處理大型資料集。
機器學習理論與應用：在解決深度學習的複雜性之前，必須牢固掌握機器學習概念，包括監督學習和無監督學習。
如果您對機器學習和人工智慧完全陌生，請花點時間關注這些先決條件，並利用我們的如何學習機器學習指南。話雖如此，這裡有一些資源可以幫助您重溫：
統計與 Python 技能軌道
資料結構與演算法概論課程
機器學習基礎與 Python 技能軌道
2. 培養深度學習技能
深度學習是一個跨學科領域，需要整合各領域的技能。以下是每種技能與深度學習的具體關係以及每種技能的一些頂級資源：
統計數據
了解統計數據對於深度學習解釋資料、理解演算法在各種條件下的行為以及對模型架構和參數做出明智的決策至關重要。
快速入門的熱門資源：
統計與 Python 技能軌道
統計學概論課程
資料揭秘：描述性統計概述
數學
深度學習模型，尤其是神經網絡，以線性代數、微積分和最佳化等數學概念為基礎。對這些領域的深入掌握使得能夠發展和理解複雜的模型。
快速入門的熱門資源：
揭秘深度學習的數學概念
R 課程中資料科學的線性代數
程式設計
編程，尤其是 Python 等語言，對於實施和試驗深度學習模型至關重要。 TensorFlow 和 PyTorch 等函式庫抽象化了大部分複雜的數學，使程式設計成為一項至關重要的技能。
快速入門的熱門資源：
Python 程式設計技能軌道
R 程式設計技能軌道
程式設計範式簡介課程
深度學習理論
深入理解深度學習背後的理論，包括各種神經網路架構的工作原理，對於設計有效的模型和理解它們如何從資料中學習至關重要。
快速入門的熱門資源：
Python 深度學習簡介課程
Keras 深度學習簡介課程
PyTorch 課程中的深度學習簡介
深度學習應用
將深度學習應用於現實問題不僅需要理論知識，還需要預處理資料、選擇正確的模型架構、有效訓練模型並評估其效能的能力。
快速入門的熱門資源：
PyTorch 中級深度學習課程
Keras 高階深度學習課程
深度神經網路教程簡介
Keras 教學：Python 中的深度學習
3.學習基本的深度學習工具和軟體包
掌握深度學習還包括熟悉各種有 土耳其電話號碼列表 助於模型建置、訓練和部署的工具和軟體包。以下是每一個的詳細介紹：
張量流
TensorFlow 是由 Google 開發的用於機器學習和深度學習的綜合開源框架。它以其在設計和訓練複雜神經網路方面的靈活性而聞名，並為各種深度學習應用程式提供廣泛支援。
快速入門的熱門資源：
Python 課程中的 TensorFlow 簡介
TensorFlow 初學者教程
Python 卷積神經網路 (CNN) 與 TensorFlow 教程
喀拉斯
Keras 是一種高階神經網路 API，以 Python 編寫，能夠在 TensorFlow、Theano 或 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 上運作。它專為輕鬆快速地建立深度學習模型原型而設計，強調使用者友善性和模組化。
快速入門的熱門資源：
Keras 深度學習簡介課程
Keras 高階深度學習課程
Keras 教學：Python 中的深度學習
火炬
PyTorch 由 Facebook 的人工智慧研究實驗室開發，因其動態計算圖和高效的記憶體使用而受到青睞，這使得它對於涉及 RNN 和 CNN 等複雜神經網路的專案特別有用。
快速入門的熱門資源：
PyTorch 課程中的深度學習簡介
PyTorch 中級深度學習課程
PyTorch 教學：從頭開始建立簡單的神經網絡
使用 PyTorch 進行深度學習備忘錄
MXNet
Apache MXNet 是一個專為提高效率和靈活性而設計的深度學習框架。它允許您混合符號和命令式編程，以最大限度地提高模型開發的效率和生產力。
快速入門的熱門資源：
AWS AI 和 ML 服務以及機器學習流程
咖啡2
Caffe2 是一個輕量級、模組化、可擴展的深度學習框架。它由 Facebook 開發，為企業家和開發人員提供了一種簡單直接的方法，以最小的開銷在各種平台上部署深度學習解決方案。
深度學習學習計畫的範例
對於已經熟悉機器學習概念的人來說，這個深度學習學習計畫旨在進一步提高您在這個專業領域的技能。如果您是從頭開始或需要先對機器學習有更基礎的了解，我們建議您參考我們的「如何學習機器學習」指南，以便在深入學習深度學習之前打下堅實的基礎。
第 1 至 2 個月：提升數學、統計與深度學習理論
首先提高你的數學技能並加深你對深度學習的理論理解。這個時期對於理解深度學習模型和演算法的複雜性至關重要。特別注意以下內容的理解：
線性代數：了解矩陣、向量、特徵值和特徵向量，因為它們是深