1樓：XYTMR
第一步：先從Coursera 上面 Andrew Ng的課程開始；如果不熟悉python的話同時要惡補一下python的基礎知識；
第二步：目前DL 主要的方向是Computer Vision（計算機視覺） 和 Natural Language Processing（自然語言處理），可以學習斯坦福的 CS231N 和 CS224N 課程。
第三步：基本上可以嘗試著在Kaggle 比賽，各種比賽了。
2樓：hSheng
熟悉乙個深度學習框架，比如tensorflow讀懂乙個深度學習模型，比如ResNet
跑通乙個深度資料集，比如ImageNet
做到以上三點，恭喜你，萬里長征，走出了一步。
3樓：夜白
深度學習的話，肯定不能有外物的干擾，尤其是如果是個手機控的話不要帶手機。
所以最好的方案應該是帶上專業書籍，演算紙，計算器，水杯，咖啡。
地點在圖書館或者學習氣氛濃厚的公共場所，最好離家和寢室較遠。
這樣一天12個小時下來你會感覺十分舒爽
真.深度學習
4樓：
可以看一下斯坦福的CS231N的課程。找乙個框架，例如pytorch，自己動手程式設計，這些下來之後想必會對深度學習有乙個基本了解。祝好！
如何較快上手深度學習？
knnay 卷積神經網路比較容易上手，因為現在教程很多，python工具箱也很簡單。卷積神經網路 卷積神經網路有很多變體 殘差網路在卷積神經網路中新增了恒等路徑，殘差收縮網路進一步新增了軟閾值化。殘差網路 適合強噪資料的 深度殘差收縮網路 天高皇帝遠 可以先從框架入手，比如 TensorFlow 前...
深度學習方向，電腦如何配置？
福滿樓 目前跟你一樣，知識儲備階段。我問過做這方面的小夥伴，他們的意見是，視訊記憶體越大的顯示卡越好。當然目前來說2070級別 包括2060super 都有8G視訊記憶體，一般學習都沒啥問題了。所以，1W5的預算，建議上2070以上的 目前二手2070在2300左右 所以整機配下來，應該還有8K的結...
請問如何將深度學習應用在文字挖掘領域呢？
NLPIR 深度學習在文字挖掘領域能夠實現多種功能的應用，比如文字分類 文字聚類 摘要實體生成 智慧型過濾 情感分析 知識圖譜等。NLPIR大資料語義智慧型分析平台即實現了語料資料的採集預處理，經過自然語言處理到文字挖掘，資訊檢索再到視覺化呈現等應用。資料收集和預處理 資料收集和預處理能夠實現主題採...