作者｜卢誉声

编辑｜劝劝

很多小伙伴对于深度学习的理解存在一些误解，今日将为你逐一进行解答。

很多人第一反应认为深度学习特别高大上，且需要一定基础才能学习。然而，对于学习深度学习所需要的基础存在着诸多误区。

在网上能找到各类深度学习课程和资料，然而人们会迷茫这些课程和资料是不是适合自己，也不知道如何能在众多内容中找到系统的、深入的、落地的学习内容，这对很多人而言是学习面前的一道坎。

我们历经 2 个月精心打磨，生产出了一门课程。这门课程适合基础研发人员学习，能够在以下几个方面回答大家对于深度学习的疑惑。

关于编程基础

只会 Java 语言，而不会 C 和 C++。可以学习吗？或者曾经学过 C 和 C++，但没有实际应用过。或者基础不好，能否学习呢？是否有学习教程可以推荐？如果 C++基础比较薄弱，是否能够学习？

【回答】完全可以。

我们会依据实际的代码编写来进行指导，一步步地进行。在数据科学、大数据以及机器学习（深度学习）这个领域里，它被视为最为简洁且直接的脚本编程语言，在科研领域和工程领域都被广泛地应用。所以，本课程会针对该编程语言本身，随着编程实战的进行，在与大家一起编程的过程中逐步进行讲解。

事实上 Java 编程语言在大数据处理和机器学习领域应用广泛。在课程中，涉及真实工程代码时，我们会同时展示和讲解 C++与 Java 版本。因为这不是一门教学编程语言的课程，而是更注重实际应用编写，所以在编程语言特性方面门槛较低。

本课程关注海量数据的实时处理以及深度神经网络的架构和编程。在编程语言方面，不会成为瓶颈。大家会和老师一同编写机器学习代码，通过这样的方式能够熟悉编程。实际上，这对未来的个人发展和工作有着极大的帮助。

在课程的后半部分，我们会运用前半段课程所编写的实验程序，将其转化为实际的工业级代码和产品。在这个过程中，会涉及到 C/C++和 Java 代码的编写。因为 Java 在面向对象的基本结构方面与 C++非常相似，所以这方面应该不会有问题。

前面已经阐述过，我们会展示 Java 版本的高层应用实现。最终，同学们会看到这些代码，尽管由不同编程语言实现，但大致相同，没有太多差别。而且，对于编程语言方面的疑虑，老师会从最基本的代码开始一步步编写，并尽可能详细地讲解每一段重要的代码。

全课程会从理论方面由浅入深地讲解，同时在编程实战方面也会从最基础部分（包含语言部分）开始讲解。希望能消除同学们的疑虑。学习本课程后，不仅能对整个机器学习、深度学习和分布式大数据实时处理有全面认识，在实际工程实践、将来找工作以及职业发展等方面，都将有很大提升。

如果有其他语言的基础，然而没有 C++和基础也是完全能够学习的。语言仅仅是工具，拥有其他语言基础去学习新语言会很快，特别是这种语言比较简单。而 Java 与 C++相比，可能需要花费更多时间去学习。不过本门课程在工程实践环节会对编写的代码进行详细讲解，尽量能够打消大家在这方面的顾虑。

这个课需要大数据基础吗?

【回答】不需要。

这也是本门课程的主要特色之一。

能让同学们对这一领域的几个关键点进行较为全面的学习和掌握。

关于数学基础

有些同学具备数学基础，然而却欠缺 C++/编程语言；有部分同学没有数学基础，他们能否进行学习呢？数学基础需要达到何种程度呢？倘若提前进行学习，是否有相关资料可供推荐呢？

学习本门课程不需要特别高的数学基础，只需掌握大学本科阶段的高等数学、线性代数和概率论等课程。

虽然从应用角度上来看：

实际上，如果你是工科生，你会发现学习数学最难的点在于不明白这些数学工具究竟能协助我们去解决何种问题。因为大学老师大多是数学专业出身，他们不会从学生各自专业的角度去讲解数学问题。当你知晓需要用数学工具做何事，且有明确目标后，你会发觉自身的动力和学习能力会实现突破，不会觉得这些数学知识枯燥乏味。所以，即便你的数学基础较为薄弱，只要有明确目的，再去补充这些数学知识，相信学员自己定能解决该问题。数学绝对不会成为学习这门课的障碍。然而，倘若你想将其作为职业，那么打好数学的底子是必不可少的。

如果你是数学专业的学生，或者自认为数学很好，那么你不必过于担心不会 1、2 门语言。因为计算机语言只是一种工具，最为关键的是训练自己的思维，而这种思维的核心就是数学和算法。倘若你数学很好，学习这些语言会比较快。并且在本门课程中，除了最后的 C++开发外，也不会用到特别的语法特性。

但是另一方面，不能忽视学习这些工具的重要性，只是期望学生能够自行权衡。对于数学好的同学而言，或许最具危害性的是一个误解。由于计算机以数学为基础，所以完全凭借数学思维去处理计算机问题是可行的。但我要强调的是，计算机有其自身的思维模式，即便那些基于数学原理的算法问题也是如此。因此，数学专业的同学必须要懂得认识到这种思维的差异，并且学会运用计算机的思维来解决问题。而机器学习就是计算机思维的一个典型范例，这将在课程中进行详细探讨。

需要的数学基础方面，希望同学能学习高等数学中的微积分知识，能学习线性代数知识，能学习概率论的相关知识。对于没有实际编程经验的学生，推荐深入学习一下离散数学（不考虑是否精于数学）。本门课程需要的数学基础就是这些。

关于内容

深度学习和机器学习之间的关系是什么呢？有很多同学认为必须先学习机器学习，然后再学习深度学习。事实真的是这样吗？

机器学习肯定是深度学习的基础。因为深度学习的本质是深度神经网络，而人工神经网络是机器学习的一个经典模型。然而，我们需要认识到机器学习领域包含的算法和模型极为丰富。所以，想要专精深度学习，并不一定需要学会其他众多的机器学习算法和理论。我们会在课程里安排机器学习方面的内容，并且这些内容都是机器学习中与深度学习相关的必备基础知识。

如果你希望以后向算法工程师方向发展，那么学习并熟悉其他机器学习模型是很有必要的。然而，本门课程并未有这样的要求，所有所需的机器学习知识都会在课程的前半部分进行详细的讲解。

框架和 框架都要学吗？

本门课程主要应用的是[具体应用内容]，同时会讲解[基本用法内容]并进行简单演示。在日常工作中我们发现[目前最强大的机器学习框架]是目前最强大的机器学习框架，没有之一，它有[公司支持]，拥有最庞大的社区，一旦有新模型，都能有它的实现可供使用（得益于其架构设计）。用它来进行快速实验是很好的选择。

但是我们发现存在两个较大的问题。其一，单机执行效率低，尤其与（对比对象）相比时，对于资金不太充足的创业公司，在有一定量数据的情况下，无法支撑一个能快速运行训练的集群。在这种情况下，（相关工具）以及其各种改版通常是更好的选择。而我们日常工作的实验场景因之受到局限，所以更倾向于实际使用。

第二个问题较为庞大。在实际开发产品 SDK 时，我们期望训练出来的模型能够直接应用于产品中。所以，训练所使用的深度学习框架与产品 SDK 使用的深度学习框架往往是相同的，或者是可以相互转换的。过于庞大且复杂，需要借助专门的构建工具。在实际产品应用集成时，通常要使用能完全掌控的工具和框架并进行修改，而 的复杂性恰好与这种要求相悖。当然，也有可能是我们的工作场景和人员限制，使得我们没有足够人力对 进行深度研究、裁剪和维护，这就是我们产品中使用 的原因。

关于就业

学习了课程并且掌握了这个技能，那么能否找到工作呢？是否存在匹配的岗位呢？

【回答】肯定可以！

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晓该学习什么，知晓学习的思路和方法，知晓平时难以接触到的大型企业实际的工程经验和架构方法。这些将对同学们的未来工作和职业发展提供极大的帮助。

通过学习本课程，可以匹配到以下几个岗位：

算法工程部门的工程师通常分为两类（不包括部门负责人等高级职位）：

一类人能够较熟练运用 1 到 2 门语言，比如 Java 或 C++，且数学功底好，还熟悉机器学习和深度学习。他们的任务是持续优化机器学习模型，开展训练测试工作，调整相关参数等。在这个过程中，他们也需要编写大量的脚本来辅助自己处理各种问题。最后要能够去编写实际的产品代码，不需要具备非常好的架构和设计思想，重点在于能够高效地把某种算法给实现出来。

大公司是否需要这种岗位呢？小公司是否需要这种岗位呢？机器学习工程师的薪资待遇具体是怎样的呢？

现在有大公司也有小公司，其中以人工智能为主的公司尤为突出。关于岗位方面，同学完全不必担心。现在有很多以人工智能为核心的公司正处于爆发式增长状态，并且传统 IT 企业也在不断加大对海量数据处理、机器学习和深度学习领域的投入，这使得对这类工程师的需求量非常大。

在薪资待遇方面，目前以及在可预期的未来很长一段时间内，这类岗位的需求和缺口都很大。相信同学们学习完本课程后，再加上自身在该领域的实践和工作经验，就能够获得比市场平均水平更高的薪酬。

如果你想要快速地掌握各个方面的专业技能，不想在这个人工智能的时代落后，那么这绝对是一门你不能忽视的课程。倘若你的机器学习基础十分薄弱，未曾在工程实践中运用过机器学习，也没有实时数据处理的经验，那么，就是这门课程了。

送你价值 200 元 本课程优惠码【】，仅限使用 10 次