今天我就来插一点学习心得 ， 内容绝对值得大家在迷茫中希望对你有所帮助 。
通过交流发现 ， 每个去过的人对于如何转型为深度学习的算法工程师都有不同的想法 。
代表性的培训机构往往会狼吞虎咽各种基础知识 ， 因为毕竟培训时间有限 。他们不能像在学校那样慢慢地讲解各种基础知识 。他们只能粗暴地把一堆无关紧要的基础知识塞进每个人 。很难说他们能理解多少 。其实我们也可以这样理解 ， 因为算法属于人工智能的方向 ， 是一门跨学科的学科 ， 涉及到的知识很多 ， 很难一点一点的解释所有的事情 。但是你可以想象这种训练方法的效果 。
但这些废话之后 ， 一定有解决的办法 ， 结合我自己的学习经验和下班后带新人的经验 。我觉得以下几种方式更容易接受学习 ， 开始工作的速度会更快 ， 基础也会更牢固 。以下方法绝对值得订购 。
【推荐算法工程师招聘 如何成为算法工程师】首先要了解神经网络的起源 ， 也就是说神经网络最基本的结构 ， 未来一直会用到的BP算法 ， 以及最重要的参数更新方法 。因为后面的大部分技术都是在这个基础上衍生出来的 ， 所以仔细看也有它们的影子 。在这里 ， 对于非专业的学生来说 ， 一开始并不要求你推导出各种复杂的公式 。实际上 ， 实际工作中使用的机会并不多 。这一步是我们前面七节做的 ， 但是没有详细阐述内容 ， 有点笼统 。
其次 ， 我们需要知道卷积神经网络中一些常用的“层”结构 ， 比如最简单的卷积层、汇集层等 ， 知道它们进行了什么样的运算和计算 ， 因为各种复杂网络都是通过嵌入神经网络而形成的 。这就是我们要做的 。
最后 ， 我们需要选择一个深度学习框架(caffe、tensorflow、pytorch) ， 找到最简单的网络进行训练和各种操作 。以上三个框架是最常用的深度学习框架 ， 求职时一定要从这三个框架中选择一个 。最近caffe开始有点落后 ， 但还是有自己的生存时间空 。还有一些比较小的深度学习框架 ， 我们可以简单理解 ， 比如darknet、mxnet等等 。......
只要坚持以上步骤的学习 ， 在实际操作中不断学习和补充自己的不足 ， 一定会事半功倍 ， 因为我们都是有目的的学习 。当你完成以上步骤后 ， 恭喜你的介绍 ， 然后做一些强化训练 ， 了解一些技巧 。其实你已经具备了一些深度学习算法的资格 。
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