研究生轉行深度學習。經歷過的人有什麽建議？

隨著人工智能、大數據、物聯網、雲計算等技術的發展和普及，深度學習引起了學術界和產業界的極大關註。很多企業把深度學習作為未來工業和互聯網發展的研究重點。中國科學院、清華大學、北京大學等多所高校和科研院所成立了專業的研究中心和實驗室，推動了深度學習在各行業的應用和發展。

下面給有誌於成為深度學習領域人員的研究生壹些建議，希望對同學們有所幫助。

首先要學好機器學習，才能學習深度學習。機器學習的核心是用算法分析數據並從中學習，然後對新數據做出決策或預測。深度學習至少要精通壹個方向，比如CV或者NLP。

其次要學好數據結構和數學基礎。數學包括概率論、線性代數、高數和信息論，數據結構包括樹、棧、鏈表、隊列、圖等。同時要有優化算法復雜度的意識。

三是不斷強化自己的編程能力，掌握至少壹個tensorflow或pytorch的深度學習工具，通過參加比賽、做項目進壹步強化自己的動手能力。

為了幫助學生更快地掌握深度學習技術，成為人工智能領域的高端人才，中公教育聯合中科院自動化所專家，強勢推出人工智能“深度學習”課程，讓每個人都能學到東西，真正掌握機器學習模型和算法背後的原理。