Question

深度学习，需要怎么做到？

Answer 1

1、深度学习，首先要学会给自己定定目标（大、小、长、短），这样学习会有一个方向；然后要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等，合理的分配时间，有针对性、具体的去一点一点的去攻克、落实。

2、可以学习掌握速读记忆的能力，提高学习复习效率。速读记忆是一种高效的学习、复习方法，其训练原理就在于激活“脑、眼”潜能，培养形成眼脑直映式的阅读、学习方式。速读记忆的练习见《精英特全脑速读记忆训练》，用软件练习，每天一个多小时，一个月的时间，可以把阅读速度提高5、6倍，记忆力、注意力、思维、理解力等也会得到相应的提高，最终提高学习、复习效率，取得好成绩。如果你的阅读、学习效率低的话，可以好好的去练习一下。

3、要学会整合知识点。把需要学习的信息、掌握的知识分类，做成思维导图或知识点卡片，会让你的大脑、思维条理清醒，方便记忆、温习、掌握。同时，要学会把新知识和已学知识联系起来，不断糅合、完善你的知识体系。这样能够促进理解，加深记忆。

4、做题的时候要学会反思、归类、整理出对应的解题思路。遇到错的题（粗心做错也好、不会做也罢），最好能把这些错题收集起来，每个科目都建立一个独立的错题集（错题集要归类），当我们进行考前复习的时候，它们是重点复习对象，保证不再同样的问题上再出错、再丢分。

Answer 2

深度学习想要做到的话，三个步骤就行了，下面就说一下到底是哪三个步骤，往下看就行。
第一步，选择合适的编程语言，编程语言的重要性都是了解的，不过对于选择合适的编程就非常的迷茫，其实对于编程语言的选择只需要注意是否入门简单、是否比较容易上手、开发的效率高不高以及库的多少等等即可。

第二步，学习框架的选择，框架可以带来很多的资源还有工具，可以实现庞大以及高级与优秀的深度学习项目。伴随着深度学习的研究越来越红火，出现了很多的开源深度学习的框架，就比如TensorFlow、PyTorch、Caffe2等等。
第三步，掌握深度学习的基本理论，学习一门知识除了需要实际的经验之外，还需要应用非常深厚的基础理论，这样才算是可以说学会一件东西，在这一点上深度学习也是不例外，而深度学习的基础知识比如有神经网络知识等。
另外分享几个深度学习的应用领域，了解了解吧！

计算机视觉
香港中文大学的多媒体实验室是最早应用深度学习进行计算机视觉研究的华人团队。在世界级人工智能竞赛LFW（大规模人脸识别竞赛）上，该实验室曾力压FaceBook夺得冠军，使得人工智能在该领域的识别能力首次超越真人。
语音识别
微软研究人员通过与hinton合作，首先将RBM和DBN引入到语音识别声学模型训练中，并且在大词汇量语音识别系统中获得巨大成功，使得语音识别的错误率相对减低30%。但是，DNN还没有有效的并行快速算法，很多研究机构都是在利用大规模数据语料通过GPU平台提高DNN声学模型的训练效率。

Answer 3

深度学习还是有一定的难度的，你需要有一定的编程基础。
有没有必要学习的话要看个人，这方面就业的话，薪资待遇方面确实比较高，如果你对人生职业规划有明显的方向，那么可以学习。
优就业有相关的课程，又不懂的可以问相关的老师

Answer 4

深度学习是机器人语言的学习，是研究人工智能的