回复：深度学习是什么？

（3）专业授课老师，授课老师也是中科院自动化研究所的研究员，主持过很多国家级的科研项目，一般情况下只有像清华北大的老师才可能有机会去和这样的领域人才有一对一沟通的机会吧。

（4）课程性价比高，从课程的整体设置来看，顶尖授课老师加高端授课内容，这样的课程往往价格也很高，但是中公教育和中科院自动化研究所合作的这个课程才三四千，好像还有机会能得到中科院研究所的一个不对外发的证书，性价比可以说是很高了。

（5）课程配套Python的基础网课，对于一些编程基础差的人可以提前学习，夯实基础。

　　一般参加公务员考试、事业单位考试、教资考试的人会对中公教育很熟悉，其实中公教育不仅仅只有这些，还有IT培训、法考等培训项目，在全国教育培训方面还是很有影响力的，并且还在近几年上市了，分校也可以说是遍布全国吧。
　　中科院自动化研究所是中国最早成立的国立自动化研究机构，在人工智能领域的科研成就可以说是国内顶尖的，两者合作将高质量教育资源与高质量招生资源结合，可以说是强强联手。
想了解更多关于深度学习的可以留言哟~~

给大家介绍一些深度学习入门路线，简单易懂的深度学习路线图~

　　人工智能的持续进步和广泛应用给人们生活带来了很多变化，也带来了很多的就业机会。对于刚接触人工智能的小白来讲，如何学习深度学习、机器学习，才能快速入门?是不是要先学好算法才能学其他的呢?

　　其实对于初学者来说，不建议刚开始就学算法，因为脱离业务和数据的算法讨论是毫无意义的，刚开始应该先打好编程和数学基础。深度学习看似难度大，按照正确的学习路径学习，可以大大降低学习门槛，同时激发学习的乐趣。
　　简单的说，学习路线大概如下：先学编程、数学和深度学习知识，然后动手实践撸代码，有机会的话多参加数据科学比赛，多做项目练习实操能力。

想往深度学习方向发展，需要掌握哪些数学知识呢？

　　首先是线性代数。在神经网络中大量的计算都是矩阵乘法，这就需要用到线性代数的知识了。计算向量的余弦相似度也要用到内积运算，矩阵的各种分解办法也出现在主成分分析和奇异值分解中。

　　其次是概率论与统计学。广义的说，机器学习的核心是统计推断，机器学习的巨头不少都是统计学大师，如迈克尔乔丹，杨乐坤，辛顿等，另外机器学习中大量用到贝叶斯公式，隐马尔科夫模型等等。
　　再次就是微积分。这是机器学习中的核心知识之一，无论是梯度下降法中的求梯度还是反向传播中的误差传递的推导都需要用到微积分。

掌握这些方法，快速入门深度学习
　　最近几年，人工智能技术快速发展，深度学习领域迎来爆发，越来越多的人才加入到深度学习行业。很多小白在初学深度学习的时候，经常会遇到各种各样的问题，如何才能快速入门呢?

　　我们知道，深度学习是一个将理论算法与计算机工程技术紧密结合的领域，需要扎实的理论基础来帮助你分析数据，同时需要工程能力去开发模型和部署服务。所以只有编程技能、机器学习知识、数学三个方面共同发展，才能取得更好的成果。
　　按我们的学习经验，从一个数据源开始——即使是用最传统、已经应用多年的机器学习算法，先完整地走完机器学习的整个工作流程，不断尝试各种算法深挖这些数据的价值，在运用过程中把数据、特征和算法搞透，真正积累出项目经验，才能更快、更靠谱的掌握深度学习技术。

今天的分享就到这里啦~~

今天介绍的是深度学习的培训建议~

1、转行深度学习需要参加培训吗?
　　随着人工智能时代的全面来临，深度学习在各大领域的应用风生水起，很多互联网科技公司也开始重金招募深度学习高级人才。深度学习的高薪资和广阔前景，吸引了越来越多的人员加入。对于在校大学生，或者在职人员想转行深度学习需要参加培训吗?