Python深度学习完全路线指南

介绍

深度学习目前已经成为了人工智能领域的突出话题。它在“计算机视觉”和游戏（AlphaGo）等领域的突出表现而闻名，甚至超越了人类的能力。近几年对深度学习的关注度也在不断上升，这里有一个调查结果可以参考。

这里有一个 Google 的搜索趋势图：

如果你对这个话题感兴趣，这里有一个很好的非技术性的介绍。如果你有兴趣了解最近的趋势，那么这里有一个很好的汇总。

在这篇文章中，我们的目标是为所有深度学习的人提供一条学习之路，同时也是为想要进一步学习的人提供一条探索的路径。如果你准备好了，那么让我们开始吧！

步骤0：先决条件

建议在学习深度学习之前，你应该先了解一些机器学习的基础知识。这篇文章列出了完整的学习机器学习的资源。

如果你想要一个简单的学习版本。那么可以看下面的列表：

• 数学基础（特别是微积分，概率和线性代数）
• Python 基础
• 统计学基础
• 机器学习基础

建议时间：2-6个月

步骤1：机器配置

在进行下一步学习之前，你应该确保你有一个支持你学习的硬件环境。一般建议你至少拥有以下硬件：

• 一个足够好的 GPU（4+ GB），最好是 Nvidia
• 一个还可以的 CPU（比如：Intel Core i3，Intel Pentium 可能不适合）
• 4 GB RAM（这个取决于