炼丹，炼丹！（如何入门深度学习）

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作为现代人工智能技术重要的支柱，深度学习可以说是绕不开的课题，本帖将以尽量平和的方式分享一些适合于入门新手的深度学习书籍或者教程。

首先对入门深度学习所需要的基本技术做一下粗分类，大致分为三项：
1、数学基础。
2、深度学习理论。
3、项目（代码与论文）

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1、数学基础，这个帽子很大，但实际上理解深度学习和搞深度学习研究的数学基础是完全不同的，对于入门者，掌握基础的线代、概率论是非常有必要的，这里的基础指的是看得懂论文里的符号并且在人工智能辅助讲解之下能够快速理解，事实上对于上过高数、线代、概率论课的同学来说数学问题不应该成为你的阻力；
值得注意的是，对于绝大多数学习者来说，数学基础不应该成为单独学习的科目，更加合适的做法应该是在学习理论中遇到不明白的问题再针对性学习，不然很容易陷入挣扎。
这里只给出一本一站式数学解决方案，剑桥大学出版的Mathematcis for Machine Learning(MML)建议作为工具书而不是正向学习使用。可以针对不理解的部分进行查证式学习。

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