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将“如何开始深度学习”这个问题喂给ChatGPT和文心一言,会给出很有专业水准的答案,比如:

要开始深度学习,你可以遵循以下步骤:

学习Python编程语言的基础知识,因为它在深度学习框架中经常被使用。
熟悉线性代数和微积分,因为它们构成了许多深度学习概念的基础。
了解机器学习的基本原理,包括监督学习和无监督学习等概念。
深入研究神经网络及其架构,如前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。
探索流行的深度学习框架,如飞桨、昇思、TensorFlow或PyTorch,并学习如何使用这些工具实现神经网络。
从简单的项目开始,随着经验的积累,逐渐增加项目的复杂性。
加入在线社区和论坛,与其他深度学习爱好者交流,并从他们的经验中学习。

记住,实践和亲手经验是掌握深度学习的关键。祝你在学习的道路上一切顺利!

 但是事实上,真实的社会学习,是没有所谓的步骤的。比如对科班出身的人,他已经弄明白了python和微积分,现在开始探索流行的深度学习框架如飞桨当然是自然而然的事,但对一个普通的人,要弄明白微积分之后才开始探索深度学习框架,则太耗时间了,甚至因为无法弄明白微积分而永远到不了下一步(困难总是让我们放弃)。

所以,学习深度学习没有最佳路径,每个人的路径都可能不同,要根据实际情况,灵活选用。可以参考上面的路径,或者AI大神们给出的路径,然后亲自动手学、动手实践,在实践的过程中,根据反馈,再调整路径,也就是俗话说的:摸着鹰酱过河。

初学者建议先从AIStudio星河社区里查找自己喜欢的项目,可以在那些点赞和收藏过百的项目里面找,然后fork之后运行。大部分项目都是开放源代码的,可以直接去学习代码。同时可以查找其相关的技术实现原理,如果想深度探究可以再去看论文。

比较推荐的一些适合新手入门的社区有:AIStudio星河社区、Openi启智社区等

当前最流行的是大模型技术,学好大模型,相当于深度学习一步到位!一方面大家可以去体验使用,另一方面,星河社区和启智社区也有开源大模型可以亲自动手实践,比如ChatGLM就是很不错的开源大模型。

如果能熟练使用大模型来提高工作和学习效率,这时候就不是来问怎么深度学习入门,而是现身说法“我是怎么成为大模型高手的了。”

总结:万丈高楼从地起,千里之行始于足下,不要怕,也不要迷茫,橹起袖子开始吧!

http://www.hrbkazy.com/news/13091.html

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