[7]深度学习和Keras---- 快速入门心得

上个礼拜终于给公司技术达人们分享完了深度学习和Keras，这其中也走过了不少的弯路。比如笔者一上来就开始看Keras，看TenseFlow，看Theano,一下子买了4五本类似的书，结果看了半天，感觉索然无味，必须要强迫自己看下去，但是里面的微积分，线性代数，概率统计，最优化方法，笔者自从研究生毕业以后，已经有7,8年没有看过这些公式了，都忘的差不多了。那如何是好呢？ 下面笔者学习的心路历程，不应适合所有的人，只是分享了，希望能抛砖引玉，能够让一小部分学习深度学习的初学者，哪怕少走一丁点弯路，也就心满意足了。

@ 因为深度学习这门课，需要有一定的数学功底，但是一上来就让大家学习积分，线性代数，概率统计，最优化方法有点让人望而生畏。所以笔者建议，大家可以先到网上找一些简单的视频来看看，比如莫烦的Keras,每个视频讲的很短。而且还有视频和代码，大家可以过一遍，并安装视频把代码敲一遍，哪怕不理解。如果英语好的，可以看斯坦福的人工智能或者深度学习的视频。
@ 在看视频的时候，必须找到一个深度学习的开发框架自己倒腾倒腾，笔者感觉Keras是一个不错的选择，为什么呢？简单。 而且运行Keras的时候，最好在非window机器上安装，比如Ubuntu或者Mac等。否则一旦安装不顺利，则会让人感到很沮丧。 

@ 这个时候，可以学学Python。不一定要学的很精通，但是需要知道其中的一些基本用法和概念，比如，数组，元组的处理，方法的调用，类的实例化，而且特别注意Python的语法是非常强大和灵活的，其可以一次性返回多个不同的值。

@学些了Python之后，把高等代数中的微积分，线性代数或者概率论中的一些基本概率了解一下。

@ 如果英文好的话，看一下下面这本入门的书籍，如果英文不好，找它的中文翻译版本。 http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
@看了之后，在看台湾大学李宏毅老师的PPT，PPT做的非常的好。其中反向传播这个章节还有视频讲解。
其PPT的头一页如下。



@等把上面的PPT看完之后，在来看莫烦已经Keras提供的例子并尝试运行。

等把上面所有的步骤都走了一遍之后，基本上深度学习就算入门了。