人工智慧+Python深度學習是什麼？

Python想必對我們來說已經很熟悉了，Python的發展帶來了一股學習Python的浪潮，聰明的人早已看準這個發展的好時機開始學習Python，那麼我想問你知道Python深度學習是什麼嗎？不懂了吧，那讓小編給你普及一下這方面的知識吧。 

深度學習目前已經成為了人工智慧領域的突出話題。它在“計算機視覺”和遊戲（AlphaGo）等領域的突出表現而聞名，甚至超越了人類的能力。近幾年對深度學習的關注度也在不斷上升。 

在這篇文章中，我們的目標是為所有Python深度學習的人提供一條學習之路，同時也是為想要進一步學習的人提供一條探索的路徑。如果你準備好了，那麼讓我們開始吧！

步驟0：先決條件

建議在學習深度學習之前，你應該先了解一些機器學習的基礎知識。

如果你想要一個簡單的學習版本。那麼可以看下面的列表：

數學基礎（特別是微積分，概率和線性代數）

Python 基礎

統計學基礎

機器學習基礎

建議時間：2-6個月

步驟1：機器配置

在進行下一步學習之前，你應該確保你有一個支援你學習的硬體環境。一般建議你至少擁有以下硬體：

一個足夠好的 GPU（4+ GB），最好是 Nvidia

一個還可以的 CPU（比如：Intel Core i3，Intel Pentium 可能不適合）

4 GB RAM（這個取決於資料集大小）

如果你是一個硬體玩家，那麼你可能已經擁有了所需的硬體。

如果你沒有所需的規格，那麼你可以租一個雲平臺來學習，比如 Amazon Web Service（AWS）。這是使用 AWS 進行深度學習的良好指南。

步驟2：初試深度學習

現在，你已經對這個領域有了一個初步的認識，那麼你應該進一步深入瞭解深度學習。

這裡有一些流行的深度學習庫和執行他們的語言，下面是一個列表：

Caffe

DeepLearning4j

Tensorflow

Theano

Torch

其他一些著名的庫：Mocha，neon，H2O，MXNet，Keras，Lasagne，Nolearn。

建議時間：1-3周

步驟3：選擇你自己的領域

這是最有趣的部分，深度學習已經應用在各個領域中，並且取得了最先進的研究成果。如果你想更深入的瞭解，那麼作為一個讀者，你最適合的路徑就是動手實踐。這樣才能對你現在瞭解的內容有一個更加深入的認識。

步驟4：深挖深度學習

現在你應該已經已經學會了基礎的深度學習演算法！但是前面的路程會更加艱苦。現在，你可以儘可能高效的利用這一新獲得的技能。根據前面的步驟深挖深度學習。

步驟3和步驟4並沒有給大家深入的介紹，因為考慮到視覺疲勞的問題，相信大部分人看完前兩個步驟就已經感覺很費勁了，所以後面的兩個步驟只是稍微描述了一下。