深度学习基于python的理论

‘壹’ 深度学习，包括哪些

作为人工智能最稀缺的人才之一，深度学习工程师面临近百万的缺口，成为了各大企业竞相争夺的香饽饽，月薪大都在30K-80K之间。越来越多的程序员、院校学生开始学习深度学习算法。

可以说，如果你想要提升技能，在专业领域更上一步，《AI深度学习》可以成为你当下的选择！

‘贰’ 想要学人工智能需要学些什么python的知识

Python和人工智能的关系及应用，以及想要学人工智能的你，究竟需要学些什么Python的知识，先来上两张图人工智能和Python的图。

‘叁’ 学Python能干什么

Python可以做什么？
1）网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣
2）自动化运维：自动化处理大量的运维任务
3）数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果
4）游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中
5）自动化测试：编写为简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。
6）网站开发：借助django,flask框架自己搭建网站。
7）爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、系统管理员的脚本任务等。

‘肆’ python和人工智能有什么关系

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应
用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智
能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该
领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
Python因简单高效、优质的文档、强大的AI库、海量的模块，成为研究AI最
常用的开发语言。由于ExplosionAI是基于Python的NLP库spaCy的制作者，
所以调查中Python开发者占多数。
人工智能在近几年的发展因相关政策的支持，相应产业发展迅速，岗位需求也在
不断增加，相应的岗位薪资也是很可观的。Python编程一般是学习人工智能的
必备基础。

‘伍’ 学习人工智能要懂什么Python就行还是深度学习或机器学习都要掌握呢

人工智能的浪潮正在席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能（Artificial Intelligence）、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）。不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系总是似懂非懂、一知半解。

为了帮助大家更好地理解人工智能，这篇文章用最简单的语言解释了这些词汇的含义，理清它们之间的关系，希望对刚入门的同行有所帮助。

图三 三者关系示意图

目前，业界有一种错误的较为普遍的意识，即“深度学习最终可能会淘汰掉其他所有机器学习算法”。这种意识的产生主要是因为，当下深度学习在计算机视觉、自然语言处理领域的应用远超过传统的机器学习方法，并且媒体对深度学习进行了大肆夸大的报道。

深度学习，作为目前最热的机器学习方法，但并不意味着是机器学习的终点。起码目前存在以下问题：

1. 深度学习模型需要大量的训练数据，才能展现出神奇的效果，但现实生活中往往会遇到小样本问题，此时深度学习方法无法入手，传统的机器学习方法就可以处理；

2. 有些领域，采用传统的简单的机器学习方法，可以很好地解决了，没必要非得用复杂的深度学习方法；

3. 深度学习的思想，来源于人脑的启发，但绝不是人脑的模拟，举个例子，给一个三四岁的小孩看一辆自行车之后，再见到哪怕外观完全不同的自行车，小孩也十有八九能做出那是一辆自行车的判断，也就是说，人类的学习过程往往不需要大规模的训练数据，而现在的深度学习方法显然不是对人脑的模拟。

深度学习大佬 Yoshua Bengio 在 Quora 上回答一个类似的问题时，有一段话讲得特别好，这里引用一下，以回答上述问题：

Science is NOT a battle, it is a collaboration. We all build on each other's ideas. Science is an act of love, not war. Love for the beauty in the world that surrounds us and love to share and build something together. That makes science a highly satisfying activity, emotionally speaking!

这段话的大致意思是，科学不是战争而是合作，任何学科的发展从来都不是一条路走到黑，而是同行之间互相学习、互相借鉴、博采众长、相得益彰，站在巨人的肩膀上不断前行。机器学习的研究也是一样，你死我活那是邪教，开放包容才是正道。

结合机器学习2000年以来的发展，再来看Bengio的这段话，深有感触。进入21世纪，纵观机器学习发展历程，研究热点可以简单总结为2000-2006年的流形学习、2006年-2011年的稀疏学习、2012年至今的深度学习。未来哪种机器学习算法会成为热点呢？深度学习三大巨头之一吴恩达曾表示，“在继深度学习之后，迁移学习将引领下一波机器学习技术”。但最终机器学习的下一个热点是什么，谁又能说得准呢。

‘陆’ python三本经典书籍都是什么

python三本经典书籍有：《深度学习入门：基于Python的理论与实现》，《Python高性能（第2版）》，《Python科学计算最佳实践：SciPy指南》。

1、《深度学习入门：基于Python的理论与实现》

本书深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术，使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。

本书结合大量代码实例，详尽展示了SciPy的强大科学计算能力，包括用NumPy和SciPy进行分位数标准化，用Ndimage实现图像区域网络、频率与快速傅里叶变换，用稀疏坐标矩阵实现列联表、SciPy中的线性代数、SciPy中的函数优化等。

Python标准库的主要功能有：

文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能。

文件处理，包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能。

操作系统功能，包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、写日记(logging)等功能。

‘柒’ 什么是深度学习，促进深度学习的策略

最近几年，人工智能技术快速发展，深度学习领域迎来爆发，越来越多的人才加入到深度学习行业。很多小白在初学深度学习的时候，经常会遇到各种各样的问题，如何才能快速入门呢？
我们知道，深度学习是一个将理论算法与计算机工程技术紧密结合的领域，需要扎实的理论基础来帮助你分析数据，同时需要工程能力去开发模型和部署服务。所以只有编程技能、机器学习知识、数学三个方面共同发展，才能取得更好的成果。
按我们的学习经验，从一个数据源开始——即使是用最传统、已经应用多年的机器学习算法，先完整地走完机器学习的整个工作流程，不断尝试各种算法深挖这些数据的价值，在运用过程中把数据、特征和算法搞透，真正积累出项目经验，才能更快、更靠谱的掌握深度学习技术。
为了帮助行业人才更快地掌握人工智能技术，中公优就业联合中科院自动化研究所专家，开设人工智能《深度学习》课程，通过深度剖析人工智能领域深度学习技术，培养人工智能核心人才。
在为期5周的课程学习中，你将全面了解AI深度学习的相关知识，掌握人工神经网络及卷积神经网络原理、循环神经网络原理、生成式对抗网络原理和深度学习的分布式处理，并应用于企业级项目实战。
通过对专业知识的掌握，你会更系统地理解深度学习前沿技术，并对学会学习（元学习）、迁移学习等前沿主流方向发展有自己的想法。

‘捌’ 深度学习是需要掌握什么基础，才能学习

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，将来找工作和职业发展，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：

• 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。

• 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 训练的集群，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，能不能找到工作，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：

• 这个实际岗位在很多公司中往往是算法工程师

• 大数据分析和处理方面的岗位

• 云计算应用或平台的开发工程师

• 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。

• 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。

• 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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‘玖’ 为什么从事大数据行业，一定要学习Python

你好，这主要是因为Python在处理大数据方面有着得天独厚的优势。
以后您如果再遇到类似的问题，可以按照下面的思路去解决：
1、发现问题:往往生活在世界中，时时刻刻都处在这各种各样的矛盾中，当某些矛盾放映到意识中时,个体才发现他是个问题，并要求设法去解决它。这就是发现问题的阶段。从问题的解决的阶段性看，这是第一阶段，是解决问题的前提。
2、分析问题:要解决所发现的问题，必须明确问题的性质，也就是弄清楚有哪些矛盾、哪些矛盾方面，他们之间有什么关系,以明确所要解决的问题要达到什么结果，所必须具备的条件、其间的关系和已具有哪些条件,从而找出重要的矛盾、关键矛盾之所在。
3、提出假设:在分析问题的基础上，提出解决问题的假设,即可采用的解决方案,其中包括采取什么原则和具体的途径和方法，但所有这些往往不是简单现成的，而且有多种多样的可能。但提出假设是问题解决的关键阶段，正确的假设引导问题顺利得到解决,不正确不恰当的假设则使问题的解决走弯路或导向歧途。
4、校验假设:假设只是提出n种可能解决方案,还不能保证问题必定能获得解决，所以问题解决的最后一步是对假设进行检验。不论哪种检验如果未能获得预期结果，必须重新另提出假设再进行检验，直至获得正确结果，问题才算解决。