入門深度學習需要掌握哪些知識？

人工智能正以前所未有的速度，滲透、改造著各行各業(ye) ，而加速這場變革的力量之一，正是 深度學習(xi) 技術。短短十年間在搜索技術，數據挖掘，機器學習(xi) ，機器翻譯，自然語言處理，多媒體(ti) 學習(xi) ，語音，推薦和個(ge) 性化技術，以及其他相關(guan) 領域都取得了很多成果，顛覆了語音識別、圖像分類、文本理解等眾(zhong) 多領域的算法設計思路。

隨著科技的迭代發展，深度學習(xi) 也將迸發創新精彩。重視青少年創新思維的國際知名賽事ISEF也將深度學習(xi) 列為(wei) 一大重點，每年的斬獲大獎的項目，都能或多或少地看到深度學習(xi) 項目的影子，或融合其他學科知識，助力攻克項目難點。

如何開展深度學習(xi) 項目

深度學習(xi) 其實就是使用複雜的深度網絡來更加貼切的模仿人類自主的學習(xi) 數據間的聯係，而這個(ge) 所謂的深度網絡其實就是大家所熟知的神經網絡，當然神經網絡指可以使用任何網絡的網絡，當隱藏層的數量增加（超過兩(liang) 個(ge) ）時，則稱為(wei) 深度學習(xi) 神經網絡。

深度學習(xi) 是一個(ge) 不斷磨合、重複訓練的過程，試想一下，我們(men) 假設深度學習(xi) 是一個(ge) 小孩，我們(men) 怎麽(me) 教他看圖識字？肯定得先把圖片給他看，並且告訴他正確的答案，需要很多圖片，不斷地教他，訓練他，這個(ge) 訓練的過程，其實就類似於(yu) 求解神經網絡權重的過程。以後測試的時候，你隻要給他圖片，他就知道圖裏麵有什麽(me) 了。

所以訓練集，其實就是給小孩看帶有正確答案的圖片，對於(yu) 深度學習(xi) 而言，訓練集就是用來求解神經網絡的權重，最後形成模型；而測試集，就是用來驗證模型的準確度。

而在進行深度學習(xi) 項目時，則是聚焦問題—產(chan) 生關(guan) 聯—拓展經驗—創造性學習(xi) 。首先，基於(yu) 生活的問題、讓學生圍繞著動驅動性任務展開問題解決(jue) 式的科學研究，在解決(jue) 問題的過程中獲得知識，同時掌握解決(jue) 問題的基本方法，在解決(jue) 真問題的過程中，調動學科知識、進行分工合作，一步一步去實施，最終完成產(chan) 品。在此情況下，學生所學的內(nei) 容是與(yu) 真實生活掛鉤的，而不是學完後即束之高閣。自然而然，學生學習(xi) 的熱情由此被點燃。這不僅(jin) 有利於(yu) 他們(men) 掌握、應用知識，而且會(hui) 大大提升他們(men) 解決(jue) 問題的能力。

在開展深度學習(xi) 項目中，會(hui) 遇到卷積神經網絡、循環神經網絡、遞歸神經網絡等模型，這些模型的背後，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節點，通過逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個(ge) 新特征空間，從(cong) 而使分類或預測更容易。

簡而言之，深度學習(xi) 就是通過設計建立適量的神經元計算節點和多層運算層次結構，選擇合適的輸入層和輸出層，通過網絡的學習(xi) 和調優(you) ，建立起從(cong) 輸入到輸出的函數關(guan) 係，雖然不能100%找到輸入與(yu) 輸出的函數關(guan) 係，但是可以盡可能地逼近現實的關(guan) 聯關(guan) 係。使用訓練成功的網絡模型，就可以實現我們(men) 對複雜事務處理的自動化要求。

也因此，入門深度學習(xi) ，需要有微積分的基礎，會(hui) 求導數偏導數，知道鏈式法則、概率論，學過線性代數……這些都是表達機器學習(xi) 的“語言”，學習(xi) 這些內(nei) 容將有助於(yu) 深入理解底層的算法機製，也有助於(yu) 開發新的算法。

讓學生體(ti) 驗思維的過程，使思維能力訓練落到實處，同時也可激發創新思維，能夠廣泛應用到其他理工科學習(xi) 中，綜合提升數理學術的整體(ti) 能力。

生活中數學無處不在，它與(yu) 生活的緊密聯係，希望同學們(men) 努力用數學的眼光觀察世界、用數學的思維思考世界、用數學的語言表達世界。

很多準備參加ISEF學生，查閱往年賽事資料，會(hui) 單純的認為(wei) ISEF隻對科研有要求，要求項目有一定的創新、科研價(jia) 值或社會(hui) 價(jia) 值；能夠符合學術思維，達到合理性給予理論支持而非隨機嚐試，深入思考項目的優(you) 劣勢及限製；且能產(chan) 出文獻綜述、方法、結論等要素、發表論文或者參賽以獲得專(zhuan) 業(ye) 評價(jia) ，達到一定的學術標準即可。實則不然，ISEF 評價(jia) 標準中對數學也有一定的要求，需要掌握數據分析、提高實驗室/數學技能、使用統計分析等能力，不具備基礎數學能力的學生，很難在ISEF科研項目中拿到好成績。

對數學的學習(xi) 不是一蹴而就，需要從(cong) 學生的實際出發，把握學生思維提升的途徑才能有效地提升學生的思維能力，提升解決(jue) 實際問題的能力。