深度學習編程

A. 學習深度學習，有什麼要求嗎需要掌握一門編程語言嗎

學習深度學習課程的話最基本的就是要具有一定的編程基礎，並且具備一定的數學基礎。比如計算機相關專業的本科生、研究生，計算機相關專業的高校講師，從事IT行業的編程人員，人工智慧領域的從業人員。在有一定基礎的前提下還是能學會的。
無編程基礎的人員則需要提前學習python的基礎課程

B. 深度學習一定要有編程基礎嗎

深度學習的話需要一定的編程技術，因為基礎是必要的，如果沒有基礎的話就沒法深入學習，深度學習可能會變得很困難

C. 深度學習對於編程類從業者有什麼幫助

我認為學一個東西就是要學精。對編程類從業者來說自學其實是非常重要的。深度學習可以讓我們集中注意力，有助於我們吸收知識。當然，不管是什麼行業的人，認真的深度學習都會讓人有收獲。

D. 深度學習如何入門，需要什麼基礎

深度學習，需要怎麼做到？
1、深度學習，首先要學會給自己定定目標（大、小、長、短），這樣學習會有一個方向；然後要學會梳理自身學習情況，以課本為基礎，結合自己做的筆記、試卷、掌握的薄弱環節、存在的問題等，合理的分配時間，有針對性、具體的去一點一點的去攻克、落實。

E. 深度學習 python怎麼入門 知乎

自學深度學習是一個漫長而艱巨的過程。您需要有很強的線性代數和微積分背景，良好的Python編程技能，並扎實掌握數據科學、機器學習和數據工程。即便如此，在你開始將深度學習應用於現實世界的問題，並有可能找到一份深度學習工程師的工作之前，你可能需要一年多的學習和實踐。然而，知道從哪裡開始，對軟化學習曲線有很大幫助。如果我必須重新學習Python的深度學習，我會從Andrew Trask寫的Grokking deep learning開始。大多數關於深度學習的書籍都要求具備機器學習概念和演算法的基本知識。除了基本的數學和編程技能之外，Trask的書不需要任何先決條件就能教你深度學習的基礎知識。這本書不會讓你成為一個深度學習的向導(它也沒有做這樣的聲明)，但它會讓你走上一條道路，讓你更容易從更高級的書和課程中學習。用Python構建人工神經元
大多數深度學習書籍都是基於一些流行的Python庫，如TensorFlow、PyTorch或Keras。相比之下，《運用深度學習》（Grokking Deep Learning）通過從零開始、一行一行地構建內容來教你進行深度學習。

《運用深度學習》
你首先要開發一個人工神經元，這是深度學習的最基本元素。查斯克將帶領您了解線性變換的基本知識，這是由人工神經元完成的主要計算。然後用普通的Python代碼實現人工神經元，無需使用任何特殊的庫。
這不是進行深度學習的最有效方式，因為Python有許多庫，它們利用計算機的圖形卡和CPU的並行處理能力來加速計算。但是用普通的Python編寫一切對於學習深度學習的來龍去是非常好的。
在Grokking深度學習中，你的第一個人工神經元只接受一個輸入，將其乘以一個隨機權重，然後做出預測。然後測量預測誤差，並應用梯度下降法在正確的方向上調整神經元的權重。有了單個神經元、單個輸入和單個輸出，理解和實現這個概念變得非常容易。您將逐漸增加模型的復雜性，使用多個輸入維度、預測多個輸出、應用批處理學習、調整學習速率等等。
您將通過逐步添加和修改前面章節中編寫的Python代碼來實現每個新概念，逐步創建用於進行預測、計算錯誤、應用糾正等的函數列表。當您從標量計算轉移到向量計算時，您將從普通的Python操作轉移到Numpy，這是一個特別擅長並行計算的庫，在機器學習和深度學習社區中非常流行。
Python的深度神經網路
有了這些人造神經元的基本構造塊，你就可以開始創建深層神經網路，這基本上就是你將幾層人造神經元疊放在一起時得到的結果。
當您創建深度神經網路時，您將了解激活函數，並應用它們打破堆疊層的線性並創建分類輸出。同樣，您將在Numpy函數的幫助下自己實現所有功能。您還將學習計算梯度和傳播錯誤通過層傳播校正跨不同的神經元。

隨著您越來越熟悉深度學習的基礎知識，您將學習並實現更高級的概念。這本書的特點是一些流行的正規化技術，如早期停止和退出。您還將獲得自己版本的卷積神經網路(CNN)和循環神經網路(RNN)。
在本書結束時，您將把所有內容打包到一個完整的Python深度學習庫中，創建自己的層次結構類、激活函數和神經網路體系結構(在這一部分，您將需要面向對象的編程技能)。如果您已經使用過Keras和PyTorch等其他Python庫，那麼您會發現最終的體系結構非常熟悉。如果您沒有，您將在將來更容易地適應這些庫。
在整本書中，查斯克提醒你熟能生巧;他鼓勵你用心編寫自己的神經網路，而不是復制粘貼任何東西。
代碼庫有點麻煩
並不是所有關於Grokking深度學習的東西都是完美的。在之前的一篇文章中，我說過定義一本好書的主要內容之一就是代碼庫。在這方面，查斯克本可以做得更好。
在GitHub的Grokking深度學習庫中，每一章都有豐富的jupiter Notebook文件。jupiter Notebook是一個學習Python機器學習和深度學習的優秀工具。然而，jupiter的優勢在於將代碼分解為幾個可以獨立執行和測試的小單元。Grokking深度學習的一些筆記本是由非常大的單元格組成的，其中包含大量未注釋的代碼。

這在後面的章節中會變得尤其困難，因為代碼會變得更長更復雜，在筆記本中尋找自己的方法會變得非常乏味。作為一個原則問題，教育材料的代碼應該被分解成小單元格，並在關鍵區域包含注釋。
此外，Trask在Python 2.7中編寫了這些代碼。雖然他已經確保了代碼在Python 3中也能順暢地工作，但它包含了已經被Python開發人員棄用的舊編碼技術(例如使用「for i in range(len(array))」範式在數組上迭代)。
更廣闊的人工智慧圖景
Trask已經完成了一項偉大的工作，它匯集了一本書，既可以為初學者，也可以為有經驗的Python深度學習開發人員填補他們的知識空白。
但正如泰溫·蘭尼斯特(Tywin Lannister)所說(每個工程師都會同意)，「每個任務都有一個工具，每個工具都有一個任務。」深度學習並不是一根可以解決所有人工智慧問題的魔杖。事實上，對於許多問題，更簡單的機器學習演算法，如線性回歸和決策樹，將表現得和深度學習一樣好，而對於其他問題，基於規則的技術，如正則表達式和幾個if-else子句，將優於兩者。

關鍵是，你需要一整套工具和技術來解決AI問題。希望Grokking深度學習能夠幫助你開始獲取這些工具。
你要去哪裡?我當然建議選擇一本關於Python深度學習的深度書籍，比如PyTorch的深度學習或Python的深度學習。你還應該加深你對其他機器學習演算法和技術的了解。我最喜歡的兩本書是《動手機器學習》和《Python機器學習》。
你也可以通過瀏覽機器學習和深度學習論壇，如r/MachineLearning和r/deeplearning subreddits，人工智慧和深度學習Facebook組，或通過在Twitter上關注人工智慧研究人員來獲取大量知識。
AI的世界是巨大的，並且在快速擴張，還有很多東西需要學習。如果這是你關於深度學習的第一本書，那麼這是一個神奇旅程的開始。

F. 編程可以轉行深度學習嗎

那當然了，前提是你要打好基礎才行啊，不然深度可是有難度的呢

G. 深度學習需要掌握多深的gpu編程

味著性能越強大。因為顯存越大，batch size 就越大，CUDA 核可以更加接近滿負荷工作。
更大的顯存可以按比例用更大的 Batch size，以此推之：24GB 顯存的 GPU 相比 8GB 顯存的 GPU 可以用上 3 倍的 batch。
對於長序列來說，語言模型的內存佔用增長情況不成比例，因為注意力是序列長度的二次方。
有了這些認識，我們就可以愉快地挑選 GPU 了：
RTX 2060（6GB）：如果你想在業余時間探索深度學習。
RTX 2070 或 2080（8GB）：如果你想認真地研究深度學習，但用在 GPU 上的預算僅為 600-800 美元。8G 的顯存可以適用於大部分主流深度學習模型。
RTX 2080Ti（11GB）：如果你想要認真地研究深度學習，不過用在 GPU 上的預算可以到 1200 美元。RTX 2080Ti 在深度學習訓練上要比 RTX 2080 快大約 40%。
Titan RTX 和 Quadro RTX 6000（24GB）：如果你經常研究 SOTA 模型，但沒有富裕到能買 RTX 8000 的話，可以選這兩款顯卡。
Quadro RTX 8000（48GB）：恭喜你，你的投入正面向未來，你的研究甚至可能會成為 2020 年的新 SOTA。

H. 想學深度學習，需要有什麼編程基礎嗎

編程基礎需要Python
因為現在主流深度學習，基本都是用Python來編程的
但是想要編得好還需要深度學習理論知識，這個才是難的地方