在六个月的时间内大致掌握深度学习是完全可能的，本文就详细介绍了如何在半年的时间内实现这一点，希望能够帮助到你开启一段新的旅程。
前提条件：
-你愿意在接下来的6个月时间内，每周花费10-20小时。
-你有一些编程基础和技巧，你应该可以不费力气的学会应用Python和云。
-曾经受到过一些数学教育（代数，几何等）。
-能够访问互联网和电脑。
第一步：
学习深度学习的时候，我们大多采用自上而下的方法，就如同在学习开车的时候，我们不去学习离合器和内燃机的工作原理做为必备步骤一样。于是，我们在这个计划中将fast.ai课程-编码的实用深度学习作为第一部分课程。完成这一课程需要约4-6周的时间。其间，Google Colaboratoty将提供免费的GPU访问。与此同时，可以开始接触学习包括Paperspace，AWS，GCP，Crestle和Floydhub。这些都是很重要的东西，在学习期间，先不要着急着手打造自己的机器。
第二步：
这个时候我们需要了解一些基本的知识，也就是学习微积分和线性代数的知识。
对于微积分，微积分的大图提供了一个很好的概述。
对于线性代数，Gilbert Strang关于开放式课程的MIT课程可以让你学到更多东西。
当你完成了以上两个任务，请阅读深层矩阵微积分学习。必要的数学功底能够帮助我们更好的理解很多知识。
第三步：
现在我们将了解什么是深入学习的自下而上的学习方法。首先，我们需要完成深度学习专业的5门课程中的所有课程。这些课程需要你认真的好好地学习，这样才能有所成效，但是，这些也确实值得你如此付出。按照前面的学习计划，在你掌握了前述的知识的前提下，你应该尽可能的每周完成一门课程。
第四步：
做一个小小的案例。这个时候，你可以在深度学习库的基础上去做更深的研究（例如：Tensorowow,PyTorch，MXNet），构建一个从头到尾都是你喜欢的问题的体系构架。前三个步骤是关于理解怎么使用深度学习和在哪使用深度学习。这一步就是从头开始实施一个项目并开发一个强大的项目基础上的工具。
第五步：
现在去做fast.ai的第二部分课程-尖端的深度学习编码器。这部分课程你能让你知晓更多高级别的主题。在这部分课程的学习中，你需要阅读研究最新的论文，这个过程将需要4-6周的时间。而在从你最初开始的那周起大约第26周，如果你认真的遵循了上述所有的课程后，你将得到深厚的知识基础。
下一步如何做？
学习斯坦福的CS231n和CS224d课程，这两个课程能够帮助你更好的对视觉和NLP有一个很深刻的理解，它们是非常精彩的课程。他们包括最先进的技术，同时阅读深度学习方面的书籍。这样可以巩固你的理解。
另附云栖社区进阶宝典：
本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。
文章原标题《How to learn Deep Learning in 6 months》
作者：Bargava
译者：乌拉乌拉，审校：袁虎。
