想学习深度学习需要什么样的基础?
想学习深度学习需要什么样的基础？
作者｜卢誉声
编辑｜劝劝
很多⼩伙伴对深度学习的理解都有⼀些误解，今天就为你⼀⼀解答。
很多⼈第⼀反应是深度学习特别⾼⼤上，需要⼀定基础才能学习，但是关于需要学习深度学习所需要的基础其实存在很多误区。
迷茫于在⽹上虽然能到各类深度学习课程和资料，但是是不是适合⾃⼰，如何能在⼀堆⾥⾯到系统的、深⼊的、落地的学习内容，这对很多⼈来说都是横在学习⾯前的⼀道坎。
大数据要学什么我们经过 2 个⽉的精⼼打磨，⽣产出这样⼀门适合基础研发⼈员也能学习的课程，它能在这以下⼏个⽅⾯回答⼤家对于深度学习的疑惑。
关于编程基础
只会 Java 语⾔，不会 C/C++/Python 能学习吗？或者学过 C/C++/Python，但是没有实际应⽤过，或者基础不好，是否可以学？是否有 Python 学习教程推荐？如果 C++/Python 基础⽐较薄弱，是否可以学？
【回答】完全可以。
我们会跟随实际的代码编写，⼀步⼀步进⾏指导。在数据科学、⼤数据和机器学习（深度学习）领域，Python 被视作最为简洁和直接的脚本编程语⾔，被科研领域和⼯程领域⼴泛采⽤，因此本课程也会针对 Python 编程语⾔本⾝，跟随编程实战，与⼤家⼀起编程的过程中逐步讲解。
事实上 Java 编程语⾔在⼤数据处理和机器学习领域的应⽤也⼗分⼴泛，课程中涉及到真实⼯程代码的部分，我们会将C++ 与 Java 版本⼀同展⽰和讲解。由于这不是⼀门教学编程语⾔的课程，更注重于实际应⽤的编写，因此编程语⾔特性⽅⾯的门槛较低。
本课程着眼于海量数据实时处理和深度神经⽹络架构和编程，编程语⾔这块不会是瓶颈。并且，⼤家会跟随⽼师⼀起，编写机器学习代码，也会因此熟悉 Python 编程，事实上这对未来的个⼈发展和⼯作具有⾮常⼤的帮助。
在课程后半段，我们将会使⽤前半段课程编写的实验程序，转化为实际的⼯业级代码和产品，这时将涉及 C/C++ 和Java 代码的编写。由于 Java 在⾯向对象的基本结构上与 C++ ⼗分相似，因此这⼀块也应当不是问题。
正如前⾯所阐述的，我们也会同时展⽰ Java 版本的⾼层应⽤实现。最终，同学们会发现这些代码虽然
由不同编程语⾔实现，但⼤体相当，并⽆过多区别。另外，针对编程语⾔⽅⾯的疑虑，⽼师也会⼿把⼿从最基本的代码开始编写，并尽可能详细讲解每⼀段重要的代码。
全课程不仅从理论⽅⾯会由浅⼊深的讲解，编程实战也同样会从最基础部分（包含语⾔的部分）开始讲解。希望能够打消同学们的疑虑。通过学习本课程，不仅对整个机器学习、深度学习和分布式⼤数据实时处理有⼀个全⾯的认识，⽽且在⾮常实际的⼯程实践，将来⼯作和职业发展，都将会有⾮常⼤的提升。
如果有其他语⾔的基础，但是没有 C＋＋和 python 基础也是完全可以学习的，语⾔只是⼯具，有其他语⾔基础学习新语⾔很快，尤其是 Python 这种语⾔很简单，⽽ Java 和 C++ 相⽐之下可能需要花费更多时间去学习。但本门课程在⼯程实践环节也会针对编写的代码进⾏详解，尽可能确保打消⼤家对这⼀⽅⾯的顾虑。
这个课需要⼤数据基础吗?
【回答】不需要。
本门课程不仅会讲解机器学习领域的经典理论、算法和⼯程实践，还有⼀⼤特⾊便是讲解⼤数据或海量数据的⾼性能分
本门课程不仅会讲解机器学习领域的经典理论、算法和⼯程实践，还有⼀⼤特⾊便是讲解⼤数据或海量数据的⾼性能分布式处理，通过这两⼤领域的学习和碰撞，会为⼤家未来职业发展和规划起到如虎添翼的作⽤，这⼀点在其他课程中较难体现，也是本门课程的主要特⾊之⼀。
本课程的⽼师拥有多年云计算和分布式实时处理⽅⾯的经验，同时撰写了相关书籍以及开源的⼤数据处理框架，拥有丰富经验，以此基础上再讲解机器学习和深度神经⽹络，让同学们对这⼀领域的⼏个关键点都⼀个较为全⾯的学习和掌握。
关于数学基础
有的同学有数学基础，但是缺乏 C++/Python 编程语⾔；有的同学没有数学基础，是否可以学？数学基础需要到什么程度？如果提前学习是否有资料推荐？
【回答】⾸先学习本门课程并不需要特别⾼的数学基础，只需要掌握⼤学本科阶段学习的⾼等数学、线性代数和概率论等课程。
虽然从应⽤⾓度上来看：
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如果想要深⼊研究深度学习，⽐如完全⾃⼰实现不同结构的⽹络，设计⽹络的层与参数最好能够熟练运⽤矩阵理论中的相关⼯具，但是我相信如果职业道路规划不是算法⼯程师，⼀般并不会深⼊到这⼀层⾯。
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对应于不同应⽤领域，还需要不同的数学⼯具，⽐如和图像、信号识别相关的领域，图形学等相关的基础功底是必须要有的，但这个已经是复杂的现实应⽤问题了，并不在本门课程的教学范围之内，本门课程的应⽤领域还是相对较为简单的。
实际上，如果你是⼀个⼯科⽣，你会发现学习数学最难的地⽅就是不理解这些数学⼯具到底能帮助我们去解决什么问题，因为⼤学⽼师⼤多数都是数学专业⽼师，并不会从学⽣各⾃专业的⾓度来讲解数学问题。但是当你知道你需要⽤数学⼯具做什么，有⼀个明确⽬标后，你会发现你的动⼒和学习能⼒将会有⼀个突破，你不会觉得这些数学知识是枯燥乏味的。因此哪怕你的数学基础相对薄弱，有⼀个明确的⽬的，再去补充这些数学知识，相信学员⾃⼰⼀定能解决这个问题。数学也绝对不是学习这门课的障碍，但是如果你想以其作为职业，去打好这个数学的底⼦是不可或缺的。
最后，如果你是数学专业，或者觉得⾃⼰数学很好的学⽣，你们也更不⽤担⼼不会 1、2 门语⾔，因为计算机语⾔只是⼀种⼯具，最关键的还是训练⾃⼰的思维，这种思维的核⼼就是数学和算法。如果你
数学很好，学习这些语⾔是很快的，⽽且本门课程中除了最后的 C++ 开发，也不会应⽤到什么特别的语法特性。
但是另⼀⽅⾯也不要忽视学习好这些⼯具的重要性，只是希望学⽣⾃⼰能够权衡。对数学好的同学来说，可能最致命的是⼀个误区，因为计算机的基础是数学，所以完全使⽤数学思维去解决计算机问题是没问题的，我这⾥只能说计算机有⾃⼰的思维模式，哪怕是那些基于数学原理的算法问题，所以数学专业的同学必须要学会认识到这种思维的差异并学会使⽤计算机的思维来解决问题，⽽机器学习则是计算机思维的⼀个典型代表，这个将会在课程中具体讨论。
⾄于需要的数学基础，肯定是希望同学能够学习⾼等数学中的微积分，线性代数和概率论的相关知识，对于没有实际编程经验的学⽣则推荐深⼊学习⼀下离散数学（⽆关乎是否精于数学）。本门课程需要的数学基础也就是这些了。
关于内容
深度学习和机器学习的关系是什么？很多同学以为要先学机器学习再学深度学习是这样吗？
【回答】机器学习肯定是深度学习的基础，因为深度学习就是深度神经⽹络，⽽⼈⼯神经⽹络则是机器学习的⼀⼤经典模型。但是我们要认识到机器学习领域包含的算法和模型太多，因此想要专精深度
学习不⼀定要学会其他许多的机器学习算法和理论。所以我们会在课程中安排机器学习相关的内容，只不过都是机器学习中和深度学习相关的必备基础知识。
但是如果你想要以后往算法⼯程师发展，去学习熟悉其他的机器学习模型也是必不可少的，只不过本门课程并没有这种
但是如果你想要以后往算法⼯程师发展，去学习熟悉其他的机器学习模型也是必不可少的，只不过本门课程并没有这种要求，所有需要的机器学习知识都会在课程的前半部分详细讲解。
Caffe 框架和 TensorFlow 框架都要学吗？
【回答】⾸先本门课程主要应⽤的是 Caffe，但是同样会讲解 TensorFlow 的基本⽤法，并会进⾏简单演⽰。在我们的⽇常⼯作中发现 TensorFlow 是⽬前最强⼤的机器学习框架，没有之⼀，⽽且有 Google 公司的⽀持，有最庞⼤的社区，⼀旦有什么新模型都会有 TensorFlow 的实现可以使⽤（得益于 TensorFlow 的架构设计）。⽤ TensorFlow 来进⾏快速实验是⾮常好的选择。
但是我们也发现 TensorFlow 有两个⽐较⼤的问题，第⼀个问题是 TensorFlow 的单机执⾏效率低，尤其是和 Caffe 相⽐，对于资⾦并不是很充⾜的创业公司，在有⼀定量数据的情况下，并⽆法⽀撑⼀个可以快速运⾏ TensorFlow 训练的集，这个时候 Caffe 以及其各种改版往往是更好的选择，⽽我们⽇常⼯作的实验场景就被此局限，因此更偏向于实际使⽤ Caffe。
第⼆个问题是 TensorFlow 过于庞⼤，实际开发产品 SDK 的时候，我们希望训练出来的模型能够直接放到产品中使⽤，因此训练和产品 SDK 使⽤的深度学习框架往往是⼀致或者可以互相转换的。⽽ TensorFlow 过于庞⼤复杂，还需要使⽤专门的构建⼯具，在实际产品应⽤集成中往往要使⽤能够完全掌控的⼯具和框架并进⾏修改，TensorFlow 的复杂性正和这种要求背道⽽驰。当然也可能是我们的⼯作场景和⼈员限制导致我们没有⼈⼒对 TensorFlow 进⾏深度研究、裁剪和维护，这也就是我们产品中使⽤ Caffe 的原因。
关于就业
学习了课程，掌握了这个技能，能不能到⼯作，是否有匹配的岗位？
【回答】肯定可以！
不过⾃⼰平时更多地去实践是成为某⼀领域专家的必经之路，这门课程的最⼤作⽤之⼀是让你知道该去学习什么，还有学习的思路、⽅法，以及平时难以接触到的⼤型企业实际的⼯程经验和架构⽅法，这将对同学们的未来⼯作和职业发展提供极⼤帮助。
通过学习本课程，可以匹配到以下⼏个岗位：
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这个实际岗位在很多公司中往往是算法⼯程师
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⼤数据分析和处理⽅⾯的岗位
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云计算应⽤或平台的开发⼯程师
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机器学习或深度学习应⽤或平台的研发⼯程师
⽽算法⼯程部门的⼯程师⼀般会有两类⼈（除去部门负责⼈等⾼级职位）：
⼀类是能够较熟练运⽤ 1 到 2 门语⾔（⽐如 Python、Java 或 C++），数学功底好，熟悉机器学习和深度学习的⼈，他们的任务是不断优化机器学习模型，进⾏训练测试，调整参数等，这个过程中也需要编写相当多的脚本来帮助⾃⼰解决各种问题。最后要能够编写实际的产品代码，不需要有⾮常好的架构和设计思想，关键是能够⾼效地实现某种算法。
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⼀类是有好的编程功底，同时⼜能够基本理解机器学习和深度学习的⼈，他们的任务往往是负责封装改良第⼀类⼈实现的功能模块，从时间、空间和代码质量上改良模块的实现，同时负责维护完整的算法 SDK，这类 SDK 往往要
实现的功能模块，从时间、空间和代码质量上改良模块的实现，同时负责维护完整的算法 SDK，这类 SDK 往往要求能够快速迭代更新，能够配上完整的训练和测试流程，需要开发者具有较强的⼯程能⼒还有架构、设计思维。
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⾄于岗位问题同学应该完全不⽤担⼼，尤其现在有许多以⼈⼯智能为核⼼的公司如爆发式增长，以及传统 IT 企业向海量数据处理、机器学习和深度学习领域不断加⼤投⼊，对这类⼯程师的需求量极⼤。
⼤公司还是⼩公司需要这种岗位？机器学习⼯程师的薪资待遇如何？
现在⼤公司和⼩公司都有，尤其是以⼈⼯智能为主的公司。⾄于岗位问题同学应该完全不⽤担⼼，尤其现在有许多以⼈⼯智能为核⼼的公司如爆发式增长，以及传统 IT 企业向海量数据处理、机器学习和深度学习领域不断加⼤投⼊，对这类⼯程师的需求量极⼤。
⾄于薪资待遇⽅⾯，由于⽬前以及可预期的未来很长⼀段时间，这类岗位的需求和缺⼝都⾮常⼤，相信同学们在学习完本课程后，再加上⾃⼰对该领域的实践和⼯作经验，能够获得⾼于市场的薪酬⽔平。
如果你想快速掌握各⽅⾯的专业技能，不落后这个⼈⼯智能的时代，这绝对是⼀门你⽆法忽视的课程。如果你的机器学习基础⾮常薄弱，没有在⼯程实践中使⽤过机器学习，没有实时数据处理的经验，那么，就是它了。
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