原文：How to learn Deep Learning in 6 months

作者：Bargava

翻译：无阻我飞扬

摘要：这篇文章可以让大家半年内入门深度学习。本文作者Bargava分阶段给出了零基础入门深度学习可行性强的资料和学习方法。以下是译文。

如何在六个月内学习深度学习

在大约6个月的时间里，学习，理解深度学习并对其技术发展做出贡献是很有可能的。本文详细介绍了实现这一目标的步骤。

学习门槛

-愿意在接下来的6个月里每周花10到20个小时。

-有一定的编程技巧。懂一点Python和云的基础知识（假设没有Python和云的相关背景）。

-在过去受过相关的数学教育（代数，几何等）。

-有能访问互联网的计算机。

第一阶段

学习开车需要通过驾驶汽车来学习，而不是了解内燃机和离合器的工作原理，至少刚一开始不是这样的。学习深度学习亦是如此，需要遵循这种自上而下的学习方法。

首先推荐fast.ai 上的教程—?Practical Deep Learning for Coders?—?Part 1。这个教程大约需要学习4到6周的时间。教程包含一个云端运行代码的session。Google Colaboratory 有免费的GPU访问，从那里开始。当然也有一些其它的选择包括：Paperspace, 亚马逊AWS, 谷歌云平台（GCP）, Crestle 和Floydhub等。所有这些都很好，还没到开始构建自己机器模型的时候。

第二阶段

现在是时候了解一些基础知识了。需要学习微积分和线性代数。

对于微积分， MIT的Big Picture of Calculus提供了很好的概述。

对于线性代数，MIT知名教授Gilbert Strang的OpenCourseWare是不二之选。

一旦完成了上述两门课程的学习，读一读Matrix Calculus for Deep Learning（来自旧金山大学科学家、fast.ai联合创始人Jeremy Howard）。

第三阶段

现在是了解深度学习自上而下学习方法的时候了。学一下Coursera上的深度学习的专项课程，里面包含5门课程。学习课程也需要完成相关作业。但是这一努力确实值得。理想情况下，根据已有的学习基础，完成一门课程需要花费一周时间。

第四阶段

“只学习不会玩，聪明的小孩也会变傻”（这是美国一句流行的俗语）

现在是时候了解深度学习库了（例如：tensorflow，pytorch，mxnet）并且可以为你喜欢的问题从头开始构建架构了。

前三个步骤是了解如何和在何处使用深度学习，并获得坚实的基础。这一步就是从零开始实现一个项目，并学习利用各种工具构建模型。

第五阶段

现在，可以去刚刚提到的fast.ai课程的第二部分看看了，也就是Cutting Edge Deep Learning for Coders这一课。这里面包含的问题更高级，你将学习阅读最新的研究论文并且学习去理解它们。

每个阶段大约需要4到6周的时间。从开始的那一刻起，大约26周以后，如果你虔诚地遵循上述所有准则，将会在深度学习方面打下坚实的基础。

接下来做什么？

接下来学习斯坦福的CS231n（Convolutional Neural Networks for Visual Recognition）和CS224d（Deep Learning for Natural Language Processing）两门课程了，这两门课程对视觉和NLP的讲解比较深度透彻。它们涵盖了最新的技术发展水平。还推荐读深度学习这本书，对巩固理解很有帮助。

快乐的深度学习，创造每一天。