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随着人工智能热潮的再次袭来，深度学习也一度走进大家的视线。相信大家对于深度学习并不陌生，这是人工智能的核心技术之一。因此 要想学习人工智能，就必须要掌握好深度学习的内容。那么小白如何快速入门深度学习呢？博学谷平台上有专门的针对零基础学习者的基础课程，下面小编就来讲讲入门深度学习的理由和具体内容。
为什么要学习深度学习？
随着人工智能时代的到来，掌握深度学习相关算法是进军人工智能领域的必备技能。全球各大科技巨头纷纷拥抱深度学习，自动驾驶、Al医疗、语音识别、图像识别、智能翻译以及战胜围棋世界冠军的AlphaGo，背后都是深度学习在发挥重大作用。深度学习是推动人工智能从概念到繁荣的主流技术。在人工智能热潮下，相关领域的人才缺口高达500万。如果想成为这个时代的稀缺人才，进军人工智能领域，深度学习是绕不开的一个重点。
深度学习入门要学什么？
入门深度学习最重要的就是需要掌握三大基本网络框架，即CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络和GAN对抗神经网络。
（1）CNN卷积神经网络：最流行的深度学习模型，已成为当前图像识别领域的研究热点。主要应用于图像分类、目标检测、人脸识别、风格迁移等;
（2）RNN循环神经网络：应用领域最广泛的深度学习模型，只要考虑时间先后顺序问题的都可以使用RNN来解决，常见的应用领域有:自然语言处理、机器翻译、语音识别、音乐合成、聊天机器人、推荐算法等;
（3）GAN对抗神经网络：这是非监督式学习的一种方法，GAN的应用范围较广，扩展性也很强，主要应用于图像生成、数据增强和图像处理等领域。
如何入门深度学习？
想要快速入门，这里推荐大家上博学谷观看《深度学习入门及算法进阶》课程。该课程结合项目案例讲解神经网络（CNN/RNN/GAN）原理，深入学习卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、对抗神经网络（GAN），并以数字识别、手势识别、机器翻译、图片生成等项目案例进行实操演示，让学员深刻理解算法底层原理，具备使用 TensorFlow开发项目的能力。
关于小白入门深度学习的办法就讲到这里了。不过，关于人工智能的学习，应该是一个不断探索的过程。众做周知，人工智能领域的技术更新可以说是日新月异，要想成为时代的弄潮儿，还需要大家保持对知识的好奇和钻研。
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