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成为深度学习专家的七个步骤
  1. 对机器学习有基本的理解,最好的材料是Andrew Ng在coursera上的公开课程,看过教程能让你对机器学习有基本的认识,完成课程中的任务会让你对机器学习有更深入的理解
  2. 接下来需要培养对神经网络的感觉,实现一个神经网络,并利用它做点事情
  3. 理解神经网络的原理很重要,但简单的神经网络并不足以解决最有趣的问题。神经网络的变体-卷积神经网络(CNN)非常适合于图像识别类的任务,斯坦福大学的有关资料如下:CS231n 用于图像识别的卷积神经网络(笔记)课件。另外两个参考资料如下CNN 参考资料1CNN 参考资料1
  4. 接下来需要在自己的电脑上运行CNN
    • 买一块GPU,安装CUDA开发工具包
    • 安装Caffe和GUI包Digit
    • 安装Boinc,这个工具对你理解深度学习并没有帮助,但能够让其他研究人员在闲暇时间利用你的GPU做科研
  5. Digit提供了少量算法,比如用于字符识别的lenet算法和用于图像分类的Googlenet算法。要想运行这些算法,需要下载相应的数据集lenet数据集Googlenet数据集。你也可以修改算法来执行其他的图像识别任务,比如我们的工作
  6. 对于自然语言处理任务,递归神经网络RNN更适合。学习RNN最好的材料是斯坦福的讲座及笔记,也可以下载Tensorflow来构建RNN
  7. 现在你可以尝试用深度学习来解决各种各样的难题了,比如面部识别、语音识别和自动驾驶等

如果你认真完成以上步骤,那么祝贺你,可以去Google、Baidu、Microsoft, Facebook或Amazon申请职位。没有多少人能做到这些,如果你想参与深度学习的前言探索,请与我们联系。

翻译自7 Steps for becoming Deep Learning Expert,作者Ankit Agarwal

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