必备条件
- 你愿意在接下来的6个月每周花费10-20小时
- 你已经有一些编程技能。在学习过程中，你应该能够轻松学会Python，以及云的知识（假设没有Python和云的背景）。
- 已经接受过一些数学教育（代数、几何等）。
- 能够访问互联网和使用计算机。
6个月，循序渐进5个步骤掌握深度学习
第1步
我们通过开车来学习驾驶，而不是通过学习离合器和内燃机的工作原理。至少最开始不是这样。学习深度学习时，我们将遵循同样的自上而下的方法。
作为入门，学习fast.ai的“给程序员的深度学习课程-Part 1”[1]。这需要花费4-6周的时间。这个课程有一个在云上运行代码的实践。Google Colaboratory [2]提供免费的GPU接入，其他的选项还有Paperspace, AWS, GCP, Crestle 和 Floydhub。所有这些都很好用。你不用开始配置自己的机器，至少这个阶段还不用。
第2步
学完第一步的入门课程，现在应该学一些基本知识了。学习微积分和线性代数。
对于微积分，MIT的Big Picture of Calculus [3] 这个课程提供了一个很好的概述。
对于线性代数，Gilbert Strang在MIT OpenCourseWare开的《线性代数》课程[4]很棒。
完成上面两个课程后，可以阅读 Matrix Calculus for Deep Learning [5].
第3步
现在是了解深度学习的自下而上的方法的时候了。在Coursera学习吴恩达的Deep Learning Specialization的全部5门课[6]。理想情况下，考虑到你目前已经得到的背景知识，你应该能够每周完成一门课程。
第4步
“只用功不玩耍，聪明的孩子也变傻”
做一个实战项目。你可以深入钻研一个深度学习库（例如，Tensorflow、PyTorch、MXNet），并针对任何你喜欢的问题，从头开始实现一个架构。
前三个步骤是关于如何使用、在哪里使用深度学习，以及打下坚实的基础的过程。这一步就是从零开始实现一个项目，并在使用工具方面打下坚实的基础。
第5步
现在可以开始学习fast.ai第二部分的课程了——给程序员的前沿深度学习课程（Cutting Edge Deep Learning for Coders）[7]。这个课程涉及更高级的主题，你将学习阅读最新的研究论文，并从中得到启发。
以上每个步骤都大约需要4-6周的时间。总共大约26周的时间，如果你遵循上述步骤的过程，你将获得深度学习的坚实基础。
那么再下一步呢？
学习斯坦福的CS231n[8]和CS224d[9]课程。这两个都是非常深度的视觉和NLP领域的很棒的课程。这两个课程覆盖了该领域最先进的研究。同时阅读Ian Goodfellow 、Yoshua Bengio 和Aaron Courville三位大牛合著的Deep Learning这本书[10]，这能够巩固你的理解。
原文发布时间为：2018-02-8
本文作者：马文
本文来自云栖社区合作伙伴新智元，了解相关信息可以关注“AI_era”微信公众
