关于问题学习“深度学习”的课程，需要有哪些技术基础？一共有 4 位热心网友为你解答:
【1】、来自网友【宁教授网络空间元宇宙】的最佳回答：
要想快速入门深度学习，可以先把简单的机器学习研究明白，在深度学习领域中重要的是神经网络这部分内容，需要一定的数学基础。还要有一定的编程基础，因为神经网络是一个黑盒，懂得输入会看输出即可。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。
【2】、来自网友【MM 君】的最佳回答：
“深度学习”的课程，需要有哪些技术基础？
深度学习，首先要学会给自己定定目标（大、小、长 、短），这样学习会有一个方向；然后要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等，合理的分配时间，有针对性、具体的去一点一点的去攻克、落实。
需要具备哪些基础才可以
如果未来要走深度学习方向的话，其实本科数学系的课程基本上够用了，如果不够的话，查缺补漏地看一些资料和书籍就可以了。不需要再去读一个数学系的研究生学位。
推荐《Deep Learning》这本书。作者是 Ian 、Yoshua Bengio 和 Aaron 三位大牛。这本书的中文版于 2017 年 7 月 22 号上市。该书由众多译者协力完成。《深度学习》这本书从浅入深介绍了基础数学知识、机器学习经验以及现阶段深度学习的理论和发展，不管是人工智能技术爱好者，还是相关从业人员使用这本书都是非常有好处的。另外，读者如果想熟悉一些数学知识，本书也做了一些介绍，包括矩阵，导数等基本内容。读者可以从头读到尾。
《深度学习》这本书的一大特点是介绍深度学习算法的本质，脱离具体代码实现给出算法背后的逻辑，不写代码的人也完全可以看。为了方便读者阅读，作者特别绘制了本书的内容组织结构图，指出了全书 20 章内容之间的相关关系。读者可以根据自己的背景或需要，随意挑选阅读。
全书的内容分为 3 个部分：第一部分介绍深度学习的背景，提供预备知识，并包括深度学习基础的概念和技术；第二部分描述深度学习计算的重要组成部分，还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络；第三部分评价优化算法，检验影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。
本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的 Python 编程或附录中描述的线性代数、微分和概率基础。
【3】、来自网友【IT 学习 ING】的最佳回答：
有编程基础就可以了。
中公优就业的深度学习的学习要求就是这样的，而且是中科院老师教的，课程质量相当不错的。
【4】、来自网友【用户 1958754376653】的最佳回答：
学习深度学习的话，最好的有一定的 Python 编程基础，这样学起来才不会那么吃力，因为深度学习就是在 Python 里面的人工智能领域进行的深度学习的一个方向，优就业最近联合中科院深度学习方面的专家推出了一门这方面的学习课程，有兴趣的你可以去了解一下。
以上就是关于问题【学习“深度学习”的课程，需要有哪些技术基础？】的全部回答，希望能对大家有所帮助，内容收集于网络仅供参考，如要实行请慎重，任何后果与本站无关！
