編程入門課程知乎

⑴ scratch編程教程是什麼

scratch編程，是少兒用來學習編程的一種簡單的可視化的編程語言。適用於編程入門，趣味化的教學，有利於激發少兒的編程興趣。

Scratch 2.0在線版允許直接在Web瀏覽器里創建、編輯和查看項目（不再需要上傳、下載項目或者安裝其它軟體。2020更換成更加先進的3.0版本，官網不再提供Scratch2.0編輯器）。

Scratch2.0離線版在Scratch官網提供下載，便於在無法連接Internet的情況下使用，2.0版本加強了與外部鏈接設備的互動，例如lego wedo等。

程序開發路線圖：

作為「OLPC（One Laptop per Child，每個孩子都有一台電腦）」項目的一部分,Smalltalk提出一個建議的語言學習順序，其中的每種語言都被設計成下一種的入門和基礎。這個順序是：Scratch-Etoys-Squeak-任意Smalltalk。

每一種語言都提供了圖形化的編程環境，不僅是用於教會孩子們一些編程的概念，而且是包含物理和數學知識的模擬及講述故事的一些練習。Smalltalk和Squeak作為全功能的應用程序開發語言，在過去的數十年中已經變得十分有名了，而Scratch是孩子們學習的工具。

以上內容參考：網路-Scratch （全球少兒圖形化編程工具（語言））

⑵ 學習數據結構演算法和操作系統等基礎課程對提高編程有什麼用處 知乎

首先，這兩門課程對於編程而言是非常重要的，但由於大學課程安排的不合理性以及學生自身的編程差異，對於未深入研究過編程的人或者未參與過項目開發的人而言，課程缺乏足夠的吸引力。通俗而粗略的講數據結構可提高程序本身的健壯性以及靈活性，無關任何編程語言；操作系統有助於你開發基於操作系統的各類應用，要知道絕大多數的程序都是基於操作系統的，再者類似內存分配、存儲空間的分配等細節也因操作系統不同而不同。我個人感覺是，這兩門課程對於大多數學生而言是缺乏實際意義的，但如果你從事過一段編程工作後再返回學習兩門課程會有更深入的體會。希望我的回答可以幫助到你。

⑶ 編程入門教程

1. 我應該選擇什麼編程語言

可能困擾編程新手最多的一個問題是【我應該學什麼編程語言】或者【我需要學習哪些課程才能做出一個web、一個app】，很多人一直糾結這個問題，陷入了東學一點、西看一點的死循環，到頭來啥也沒學好，這會很浪費時間。
剛上大一的時候，我也很想知道應該選擇什麼編程語言。我問了很多人，網上各種查資料，但所能得到的答案都很片面，多數對這個問題答非所問，總是回答說「某某編程語言難」，「某某編程語言性能好」。其實作為初學者，我們對計算機體系都不了解，就不要過多地去糾結性能，或者難易等因素，原因我等下再說。
如果你有明確的方向，那麼很好選擇。如果你想做演算法、機器學習方向，那麼python是最好的選擇。如果你想做web開發，java、php等都可以。如果想做一些更底層的工作，那麼就可以選c。當然這是建立在你有明確方向的基礎上。可是，很多人都沒怎麼接觸過計算機行業，特別是和我一樣剛入學就被調劑到計算機專業的人。對這些同學來說，各個編程語言就只是個名字，除了叫法不一樣，你根本不知道它們有什麼差別。所以索性不要糾結了，我替你選一個吧。
如果你是在校大學生，那麼你有大把連續的時間，就先學習c，然後再學c++。我個人是學c入門的，也許很多人不理解我為什麼推薦學c，因為c和c++都很難、很復雜，看起來並不適合入門。然而正是它們的難和復雜才能讓你更好地理解計算機系統【計算機系統不是指操作系統】。學習編程不是學習編程語言，而是學習一個計算機生態，即一個龐大的知識體系。只會編程語言而不理解整個計算機的體系，就像只會寫字而寫不出好文章。了解c/c++和了解計算機系統是極為貼合的，向下可以幫助你更容易地理解操作系統、編譯原理、計算機網路、計算機組成原理，為什麼呢？因為較為底層的東西很多都是用c實現的，和系統的貼合度極高，很多教材源碼甚至教程，在講述這些知識的時候都是用c或c++作為媒介。而向上，c++面向對象的機制，也可以做出一些應用，譬如五子棋游戲等，也不會顯得那麼枯燥。花個小半年時間了解c和c++，之後你就會覺得看書、看資料可以輕松很多。
如果你是一個上班族，但是剛剛學習編程，可能學c和c++對你來說有些復雜和困難，因為學習它們確實是很需要時間。你們不像在校生那樣有大把的連續時間，而零碎的時間去學習一個比較復雜的東西效果不見得有那麼好，所以可以先學一些【更容易見效】的編程語言，從python入手吧，至少能快速做出一些小應用，不至於丟失了興趣，但是真的要入門編程又還得看看與計算機系統相關的書籍，這樣才能更深層次地去編程，譬如【深入理解計算機系統】這一本書可以讀很多遍，這本書把整個計算機系統給串起來了。

2.學習編程，我需要學習哪些課程？
我要學哪些課程？我為什麼要學習如高數、離散數學、線性代數、概率論等課程？
這個問題也是之前困擾了我很久的問題。不過我現在想通了，對於【高數、離散、線性代數、概率論】等課程，很好解釋，做演算法的同學肯定知道為啥要學習這些課程。機器學習中會大量用到上述提到的課程，所以會比較好理解。對在校生而言，學校開設的很多課程我們不知道為什麼要學，我們很疑惑，不知道學它有什麼用，這個時候我們就會很糾結，還會產生抵觸情緒。這很正常，因為我們學習得不夠深入，自然不能理解它們的用處。
在我看來，大學本科課程更多的是面向「面」的教學，即什麼課程都教給你一些，但是又講得不那麼深入；而工作或者讀研，更多的則是面向「點」的學習，用到的知識更專。本科時，學校也不知道你以後是去搞演算法、還是搞架構、還是搞伺服器開發，甚至去搞硬體，所以學校需要你學很多課程，至少有個了解。對學生來說，一方面可以從中選擇自己感興趣的點；一方面也可以對未來的就業方向有些啟發。所以即使像數電、模電等課程，雖然之後可能用不著，但是你也要學，並且會花費大量的時間。雖然你最後不一定去搞硬體，但是這些課程也會讓你更容易去理解一些知識，比如cpu中的邏輯器件。
如果你在大一的時候就有一個明確的定位，知道自己今後想從事哪方面的工作，課程與課程之間是可以調一下優先順序的。不過像大學物理，這種課程確實是對編程沒有幫助，但是像我前面所說的，大學教育更注重廣度，大物等課程可能就是為了給你普及生活常識吧。
其實，大學教育的問題是普遍存在的，我認為我們學習一項技能的時候，應該採取的是項目驅動式學習，即需要用到什麼東西時不會了再去學，而不是先填鴨式的都填進腦子，並且在學習的過程中我們還不知道它這是幹嘛用的，等之後用到了，甚至不記得自己學過，反而查資料才會想起：哦，原來我之前學的xx科目是這個用處啊，可是我當時並沒有好好學。很多時候學生時間的浪費可能還是要怪老師、怪學校，他們一開始沒給我們做好充分的課程介紹。所以，在經過比較多的編程和項目實踐後，我認為一個比較好的學習方式是，改良版的項目驅動學習法。即：
學習一段時間，做個小項目，將做項目遇到的問題記下來，針對性地學習相關知識，然後再實踐，再學一段時間理論，讓知識成網狀發射狀地變大。當然，項目驅動式學習有一個弊端，就是每次學習的知識都是項目所需要的，很零碎、不成體系，所以需要改良，即在採取項目驅動學習法的時候每天抽一段時間去完整地讀一本書，或者一個相關問題的完整介紹，這樣就很容易把一些知識成體系地串起來。這樣一段時間下來，慢慢的，你就知道我們為什麼要學那麼多科目，學這些科目能幹什麼。
為了表達地更加形象，我就舉一個小例子，是我最近遇到的。我本身的工作是做linux C++的，但不僅限於此。我個人對python、數據分析，以及機器學習等內容比較感興趣，大家可以看到我最近也在我的專欄發布了很多文章。就從數據獲取開始，我講講我這兩個月做了什麼東西。
談到數據獲取，可能最容易想到的是爬蟲，爬蟲是一個在知乎上被說爛了的話題，所以我不想多說它是什麼。很多時候有人覺得爬蟲簡單，為什麼呢，因為有現成的框架，所以獲取少量的數據就比較容易。但是當你需要爬取的數據很大的時候（比如我之前抓取了知乎500萬用戶的數據，在下班的時間、用自己家裡普通的pc，計算機性能並不是那麼好，比不上伺服器，又要在不被封IP的情況下抓到這么大量的數據，然後對數據進行清洗，最後還要可視化展示），使用現成的爬蟲框架就並不是那麼容易實現了。況且，我需要抓很多數據源，並不是一錘子買賣。所以我選擇去開發一個系統，即在現有的框架下進行二次開發，搭建一個屬於自己的爬蟲系統，並植入一些演算法。我在系統中添加了很多中間件，直到現在，它還可以在10分鍾內就部署一個能抓取大量數據的爬蟲應用。

⑷ 學習編程先學什麼編程語言入門知乎

1. 語言只是工具，假以時日，你都會熟練掌握一門/多門語言。
2. 編程語言用以表達你對計算機的理解，表達你的想法，所以解決問題的思路及方法更為重要。
3. 進入計算機的大門，你會發現天地很廣。現在多多了解，拓展視野，也很重要。
4. 推薦使用Linux，可以從Ubuntu開始。一定要熬過一開始的痛苦時期。
5. 千里之行，始於足下。1w小時定律等。
@Joker Qyou的答案很受推薦，但我覺得不大適合初學者，那張圖片的"根"是：What programming language should I learn (next)？我覺得它更適合 "next"。
如果讓我重來，我會選擇C和（或者）Python。
Python語法和庫更豐富，上手更容易，使用更方便。
C簡單直接，學習成本不高，貼近底層，能幫助了解底層細節.
學習語言是簡單的，語言是工具，使用好工具是一方面，其他各種領域知識也是很重要的另一些方面。高中畢業後沒事刷OJ應該是蠻適合的吧，正好把演算法和編程語言練好。到了大學後，如果是我重來，我會：
1. 不放過學校的基礎課程。
2. 做ACM演算法題，混各種OJ。
3. 使用Linux。
4. 參加各種編程方面的活動。

⑸ 零基礎學Python應該學習哪些入門知識

關於零基礎怎麼樣能快速學好Python的問題，網路提問和解答的都很多，你可以網路下看看。我覺得從個人自學的角度出發，應從以下幾個方面來理解：

1 為什麼選擇學python？

據統計零基礎或非專業的人士學python的比較多，據HackerRank開發者調查報告2018年5月顯示（見圖），Python排名第一，成為最受歡迎編程語言。Python以優雅、簡潔著稱，入行門檻低，可以從事Linux運維、Python Web網站工程師、Python自動化測試、數據分析、人工智慧等職位，薪資待遇呈上漲趨勢。

2 入門python需要那些准備？

2.1 心態准備。編程是一門技術，也可說是一門手藝。如同書法、繪畫、樂器、雕刻等，技藝純熟的背後肯定付出了長時間的反復練習。不要相信幾周速成，也不能急於求成。編程的世界浩瀚無邊，所以請保持一顆敬畏的心態去學習，認真對待寫下的每一行代碼，甚至每一個字元。收拾好自己的心態，向著編程的世界出發。第一步至關重要，關繫到初學者從入門到精通還是從入門到放棄。選一條合適的入門道路，並堅持走下去。

2.2 配置 Python 學習環境。選Python2 還是 Python3？入門時很多人都會糾結。二者只是程序不兼容，思想上並無大差別，語法變動也並不多。選擇任何一個入手，都沒有大影響。如果你仍然無法抉擇，那請選擇 Python3，畢竟這是未來的趨勢。

編輯器該如何選？同樣，推薦 pycharm 社區版，配置簡單、功能強大、使用起來省時省心，對初學者友好，並且完全免費！其他編輯器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推薦了。

操作環境？Python 支持現有所有主流操作平台，不管是 windows 還是 mac 還是 linux，都能很好的運行 Python。並且後兩者都默認自帶 Python 環境。

2.3 選擇自學的書籍。我推薦的書的內容由淺入深，建議按照先後順序閱讀學習：

2.3.1《Python簡明教程》。這是一本言簡意賅的 Python 入門教程，簡單直白，沒有廢話。就算沒有基礎，你也可以像讀小說一樣，花兩天時間就可以讀完。適合入門快速了解語法。

2.3.2 廖雪峰編寫的《Python教程》。廖先生的教程涵蓋了 Python 知識的方方面面，內容更加系統，有一定深度，有一定基礎之後學習會有更多的收獲。

2.4 學會安裝包。Python中有很多擴展包，想要安裝這些包可以採用兩種方法：

2.4.1 使用pip或easy_install。

1)在網上找到的需要的包，下載下來。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;

2)解壓縮該文件;

3)命令行工具cd切換到所要安裝的包的目錄，找到setup.py文件，然後輸入python setup.py install

2.4.2 不用pip或easy_install,直接打開cmd，敲pip install rsa。

3 提升階段需要恆心和耐力。

完成入門階段的基礎學習之後，常會陷入一個瓶頸期，通過看教程很難進一步提高編程水平。這時候，需要的是反復練習，大量的練習。可以從書上的例題、作業題開始寫，再寫小程序片段，然後寫完整的項目。我們收集了一些練習題和網站。可根據自己階段，選擇適合的練習去做。建議最好挑選一兩個系列重點完成，而不是淺嘗輒止。

3.1 多做練習。推薦網站練習：

crossin編程教室實例：相對於編程教室基礎練習著重於單一知識點，

編程實例訓練對基礎知識的融會貫通；

hackerrank：Python 部分難度循序漸進，符合學習曲線

實驗樓：提升編程水平從做項目開始；

codewar：社區型編程練習網站，內容由易到難；

leetcode：為編程面試准備，對初學者稍難；

牛客網：提供 BAT 等大廠筆試題目；

codecombat：提供一邊游戲一邊編程；

projecteuler：純粹的編程練習網站；

菜鳥教程100例：基於 py2 的基礎練習；

3.2 遇到問題多交流。

3.2.1 利用好搜索引擎。

3.2.2 求助於各大網站。推薦

stackoverflow：這是一個程序員的知識庫；

v2ex：國內非常不錯的編程社區，不僅僅是包含程序，也包含了程序員的生活；

segmentfault：一家以編程問答為主的網站;

CSDN、知乎、簡書等

3.2.3 加入相關的QQ、微信群、網路知道。不懂的可以隨時請教。

⑹ 怎麼學編程基礎入門

怎麼學編程入門，首先你得有一個適合自己的編程方向

前端還是Java還是Python？
入門相對容易一些的是前端和Python，Java涉及的代碼邏輯思維能力更強一些
根據自己的情況，選擇適合自己的方向深入了解其發展方向、工作內容、薪資、學習內容周期等

然後選擇適合自己的學習方式：自學or報班學習
如果是零基礎的話，更建議報班學習，有老師帶著學，有根據人才需求設置的實戰項目，效率更高，也能讓你帶著項目經驗入行，找工作起點更高一些。另外我知乎也回答了不少有關轉行學習的問題，可以去逛逛：陝西中公優就業IT培訓

⑺ 知乎 怎麼學編程

你問的是怎麼學編程還是怎麼編知乎，不太明白你的意思，姑且按照你問的怎麼學編程回答吧

答：編程其實不難學，需要一定的邏輯性還有對編程語音語法的了解，一般入門都學c這是最適合入門的語音，c涉及到硬體底層，也可與上層使用的語音打交道，學好c在學其他語音也容易，各種語言的語法也有一定的相似性，這個比較好學，學其他語言時候注意語言的作用，即語言產生的時代背景和其應用范圍，這樣能更好的學習。

大概先說這些，不明白繼續問

⑻ 我想自學編程，好學嗎

編程難學是因為代碼量巨打合格，程序員代碼量需要達到1萬號，而優秀的程序員代碼量通常保守10萬行。編程學會了以後發展是非常好的，編程從現在以及隨後起，十年前都是一個非常有前景的行業，除非到了市場非常飽和，程序員遍地都是的情況，但目前顯然不是。從任何一個公司招聘人員情況上看，互聯網行業都算是比較火爆的行業，招錄程序猿的不在少數，公司不一般，水平要高很多。抱著真心想了解這個領域的心態去學習，去鑽研，才有可能走下去，時時反省，檢查，將知識體系化。保持好心態，不要過分注重結果，學習是一個長期的過程，不要過分注重眼前的收益效果。

⑼ 少兒編程課怎麼選 知乎

一、線上少兒編程課的類型

當前線上少兒編程課主要分為兩種類型，一類是線上少兒編程錄播課，一類是線上少兒編程直播課。

相比而言小碼君更傾向錄播課。原因如下：

1、 錄播課的學習時間比直播課自由

直播課有著所有線上課都具備的優勢，只要有網路有電腦，都可以學習，但它的時間是固定的，學生錯過了直播時間，就只能通過視頻回放查看授課。

雖然直播課可以錄制下來，但在直播時，當孩子對某一個知識點有困惑，或沒有聽清時，沒有辦法馬上回去再聽一次，只能等直播結束後才能重新看，可能會影響學習的效果。這也是小碼君傾向錄播課的重要原因，想當年小碼君數學課上只是低頭撿了塊橡皮，起身後就什麼都聽不懂了。

2、錄播課比直播課更能打造精品。

教孩子學編程，不是教授技能這么簡單，而是要讓孩子掌握必要的邏輯思維能力、分析和解決問題的能力等，這對課程的質量要求不低。

線上少兒編程錄播課程可以事先做好極為細致的准備，後期進行剪輯優化，只要在視頻錄播前做好細致的准備，便可作出一節內容豐富、活動有趣的課程、而這種體驗是直播課程無法做到的。

小碼世界零基礎scratch入門課就是採用錄播課的形式，在課程上線前，內容設計用了2年時間，經歷了230個小時的錄制剪輯，累計132次迭代，才最終奉獻出來。

二、線上學習少兒編程的優勢

1、擺脫了地域的限制

當前我國優質的線下少兒編程機構大多集中在一、二線城市，且大城市中的線下少兒編程機構也集中在城市最繁榮的地方或者最好的學校附件。好課程、好機構可能離一部分孩子很遠。

而少兒編程線上課程則很好地解決了這一問題，只要有網路有電腦，孩子便可以學習少兒編程。

2、時間成本低

線下少兒編程課需要老師安排教學計劃、授課時間、考核目標，課程的主體是「老師」。學生們被動學習，沒有老師就不想學、不會學。

線上少兒編程課，學生主要是自主學習，自己主動想學、自己主動會學，同時，自主安排學習計劃、學習時間、學習目標，課程的主體變成了學生。

⑽ 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。