深度学习的精妙在于他可以实现凭借对海量数据的高效特色抽取与时常“媲美人类水平”的建模。
对付搞数据开拓或者算法的人来说，深度学习是迟早要打仗的，也是一定要理解的。
目前深度学习领域的创新机会依然比较多，随着深度学习领域的“轮子”越来越丰富，深度学习的行业场景创新将迎来爆发期。
作为一名常分享AI会议博主，常常会被读者问到的莫过于「如何入门深度学习了」。
对付初学者来说，直接阅读英文资料，效率低，估计读着读着就没信心读下去了。这时候，有一份威信的中文资料该多好呀。
本日我来给大家准备了两份学习资料，帮助大家夯实算法工程师基本功----深度学习。
资源一：《算法工程师必知必会的深度学习框架从0到1》（视频\代码\PPT）
这套教程的出品人是：王小天，扎根于打算机视觉与人工智能算法与工程教诲布道5年之久，现BAT大厂算法组leader与校招、社招核心口试官。
关于这位大佬，他在人工智能和芯片领域揭橥10余篇论文，具有深厚的学术背景和丰富的项目及业务落地履历。
事情期间紧张卖力人工智能业务线CV与NLP干系算法事情，推进人机稠浊智能、语义分割、机器翻译、虹膜识别等模块的核心算法研究与优化，对图像分类、物体检测、目标跟踪、自动驾驶、打算机体系构造等有深入的研究。
这份教程通过讲解和实战操作，带你从零开始演习网络，做到独立搭建和设计卷积神经网络（包括主流分类和检测网络），并进行神经网络的演习和推理（涉及PyTorch、Tensorflow、Caffe、Mxnet等多个主流框架），通过实战让你节制各种深度学习开源框架。
资源二：一本口碑极佳的深度学习中文版书本——《深度学习入门—基于Python的理论与实现》，豆瓣评分高达9.4，PDF和源代码已经准备好！
这本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地阐发了深度学习的事理和干系技能。书中利用Py3，只管即便不依赖外部工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。
书中不仅先容了深度学习和神经网络的观点、特色等根本知识，对偏差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还先容了深度学习干系的实用技巧，自动驾驶、图像天生、强化学习等方面的运用。
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