2020-06-03 09:09发布
1. 放弃海量资料
在我们想要入门深度学习的时候，往往会搜集很多资料，候我们拿着十几 G、几百 G 的学习资源，想等着日后慢慢学习。殊不知，有 90% 躺在云盘的资料很多时候只是大多数人“以后好好学习”的自我安慰和“自我”安全感而已。而且，面对海量的学习资料，很容易陷入到一种迷茫的状态，简单来说，就是选择越多，越容易让人陷入无从选择的困境。所以，第一步就是要放弃海量资料！而是选择一份真正适合自己的资料，好好研读下去、消化它！最终会发现，收获很大。
2. 放弃从零起步
深度学习是一门融合概率论、线性代数、凸优化、计算机、神经科学等多方面的复杂技术。学好深度学习需要的理论知识很多，有些人可能基础不是特别扎实，就想着从最底层的知识开始学起，但是这样做比较耗时间，而且容易打消学习的积极性。所以在入门的时候，最好先从顶层框架上有个系统的认识，然后再从实践到理论，从宏观到微观，从整体到细节，更有利于深度学习快速入门。
3. 选择一门合适的编程语言：Python
最佳的选择就是 Python。一方面是因为 Python 作为一门解释型语言，入门简单、容易上手。另一方面是因为 Python 的开发效率高，Python 有很多库很方便做人工智能。Python 既容易上手，又是功能强大的编程语言。
4. 选择一个最好的深度学习框架：PyTorch or TensorFlow？
从难易程度上，PyTorch 是 Numpy 的替代者，支持 GPU，可以用来搭建和训练深度神经网络。而 TensorFlow 可以看成是一个嵌入 Python 的编程语言。你写的 TensorFlow 代码会被 Python 编译成一张图，然后由 TensorFlow 执行引擎运行。TensorFlow 有一些额外的概念需要学习，另外还需要更多的样板代码才能让一个基本的模型运行。所以 TensorFlow 的上手时间，肯定要比 PyTorch 长。
其次，创建和运行计算图可能是两个框架最不同的地方。在 PyTorch 中，图结构是动态的，这意味着图在运行时构建。而在 TensorFlow 中，图结构是静态的，这意味着图先被“编译”然后再运行。PyTorch 中简单的图结构更容易理解，更重要的是，还更容易调试。调试 TensorFlow 代码要么得从会话请求要检查的变量，要么学会使用 TensorFlow 的调试器。
总的来说，选择 PyTorch 的原因很简单，因为简单易懂。而且，它还弥补了 Tensorflow 静态构图的致命弱点。
5. 夯实深度学习数学推导与理论
有人说深度学习就像一个黑匣子，完全不知道内部发生了什么。也有人说深度学习不需要数学理论，只要会调参数就行了。其实，这两种说法都有失偏颇。掌握基本的深度学习理论非常重要。神经网络是深度学习最重要的结构，关于神经网络包含了许多我们入门需要掌握的基本理论和数学推导。只有对神经网络模型结构和推导过程有清晰的认识才能更好地建立模型优化直觉，构建性能良好的神经网络模型，而不是做只会使用框架和库。
1、学习一款新的软件，我们要知道软件的布局，以及各个功能，面板等等。这个部分是最容易的，只要仔细熟悉界面，记住就ok了。2、掌握软件基础功能之后，就开始运用于基础的操作，继续深化掌握软件。这个过程也不是很难，基础工具掌握之后，基础的图像操作以及...
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平面构成理论解决图案问题，色彩构成理论解决配色问题，立体构成理论解决造型问题。
那基本上是没有太大的希望，就像是你问小学生能不能学习线性代数差不多儿，的确有学会的，但是数量肯定是特别少
可以学python
有的 具体的可以咨询一些培训机构的客服哦~
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1.java基础2.JSP+Servlet+JavaBean 这个环节主要是懂流程的3.Struts+Hibernate+Spring这个是开发的主流技术 把每个都搞清楚 哪个框架是什么层的4.Ajax(最好学学 很多公司都注重这个)
是算法
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1. 放弃海量资料
在我们想要入门深度学习的时候，往往会搜集很多资料，候我们拿着十几 G、几百 G 的学习资源，想等着日后慢慢学习。殊不知，有 90% 躺在云盘的资料很多时候只是大多数人“以后好好学习”的自我安慰和“自我”安全感而已。而且，面对海量的学习资料，很容易陷入到一种迷茫的状态，简单来说，就是选择越多，越容易让人陷入无从选择的困境。所以，第一步就是要放弃海量资料！而是选择一份真正适合自己的资料，好好研读下去、消化它！最终会发现，收获很大。
2. 放弃从零起步
深度学习是一门融合概率论、线性代数、凸优化、计算机、神经科学等多方面的复杂技术。学好深度学习需要的理论知识很多，有些人可能基础不是特别扎实，就想着从最底层的知识开始学起，但是这样做比较耗时间，而且容易打消学习的积极性。所以在入门的时候，最好先从顶层框架上有个系统的认识，然后再从实践到理论，从宏观到微观，从整体到细节，更有利于深度学习快速入门。
3. 选择一门合适的编程语言：Python
最佳的选择就是 Python。一方面是因为 Python 作为一门解释型语言，入门简单、容易上手。另一方面是因为 Python 的开发效率高，Python 有很多库很方便做人工智能。Python 既容易上手，又是功能强大的编程语言。
4. 选择一个最好的深度学习框架：PyTorch or TensorFlow？
从难易程度上，PyTorch 是 Numpy 的替代者，支持 GPU，可以用来搭建和训练深度神经网络。而 TensorFlow 可以看成是一个嵌入 Python 的编程语言。你写的 TensorFlow 代码会被 Python 编译成一张图，然后由 TensorFlow 执行引擎运行。TensorFlow 有一些额外的概念需要学习，另外还需要更多的样板代码才能让一个基本的模型运行。所以 TensorFlow 的上手时间，肯定要比 PyTorch 长。
其次，创建和运行计算图可能是两个框架最不同的地方。在 PyTorch 中，图结构是动态的，这意味着图在运行时构建。而在 TensorFlow 中，图结构是静态的，这意味着图先被“编译”然后再运行。PyTorch 中简单的图结构更容易理解，更重要的是，还更容易调试。调试 TensorFlow 代码要么得从会话请求要检查的变量，要么学会使用 TensorFlow 的调试器。
总的来说，选择 PyTorch 的原因很简单，因为简单易懂。而且，它还弥补了 Tensorflow 静态构图的致命弱点。
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