我需要接受培訓才能轉行深度學習嗎？

隨著人工智慧時代的到來，深度學習在各個領域的應用蓬勃發展，許多網際網絡科技公司也開始招聘深度學習領域的高階人才。 深度學習的高薪和廣闊的前景吸引了越來越多的人加入。 想轉行的大學生或上班族需要參加培訓嗎？

深度學習是人工智慧的高階技術，雖然網際網絡上有很多相關資料，但大部分都是非常基礎的，前幾年引入的技術也很低。 如果想在學習後從事相關工作或研究，僅僅依靠自學是不夠的，最好向有經驗的老師學習，多做實際專案，以更好地掌握深度學習技能。

對於那些想要轉行深度學習的人來說，培訓也是一種很好的方式。 一般來說，選擇培訓機構最重要的是講師的素質，其次是專案實踐的實際應用。

學習編輯！ 原因很簡單，好學（不像其他學習成本和難度高的行業），適合短期3-4個月的短期學習，而且行業差距非常大，不管是找工作還是在家接私點，月收入輕鬆過萬，2萬或者3萬也是司空見慣的。 【點選進入】免費“短**短片貼”學習**：

因為現在短**的興起，任何企業、任何工作室或個人都需要製作大量的短**來包裝品牌、傳送抖音、傳送朋友圈、傳送**等自發**頻道來展示。 因為每天都有新內容更新發布，根本就沒有足夠的編輯來招聘，供需失衡導致編輯支付高薪。

而且剪輯技術不需要高超的電腦技術，也不需要藝術造詣，基本上是固定的套路，想要什麼風格的電影，想要什麼節奏，經過三四個月的訓練就能輕鬆掌握。 如果你有一點電腦基礎，你會用滑鼠拖拽，你點選圖示，除非你不想學習，否則你會儲存，你也學不來。 但要想學好，一定要找乙個專業負責的培訓機構，推薦這個領域的老闆：

王的教育。 在“短**剪輯、短**操作、特效”的處理上，【王氏教育】是中國的老大，每個城市都是總部直營校園。 與眾多其他同型別的大型院校不同：王氏教育每個校區都是面對面的，老師手拉手，從早到晚都有專門的班主任，爆肝學習模式提公升很快，特別適合零基礎的學生。

如果你是從零開始學習，就必須去培訓學校，因為專業的老師會給你系統的指導。

如果你不是來自某個專業，比如電腦科學、數學、統計學的碩士及以上學歷，不建議轉學。 與來自專業階層的人相比，在這個領域轉行的人沒有足夠的競爭力。

你好！ 如果你想學習和學習技術，在選擇學校時需要謹慎，建議你先在網上了解相關的培訓機構或學校，然後進行實地考察和對比，從教師、裝置、環境、學生、家長等軟硬體方面去了解，同時多調查和比較幾家類似的培訓機構和學校！ 謝謝！

隨著人工智慧、大資料、物聯網、雲計算等技術的發展和應用，深度學習受到了學術界和工業界的廣泛關注。 中科院、清華大學、北京大學等多所高校和科研院所紛紛設立專業研究中心和實驗室，推動深度學習在各行業的應用和發展。

以下是一些對有志於成為深度學習領域專業人士的研究生的學習建議，希望對學生有所幫助。

首先，你必須先學習機器學習，然後再學習深度學習。 機器學習的核心是使用演算法來解析資料以從中學習，然後對新資料做出決策。 深度學習需要至少精通乙個方向，例如 CV 或 NLP。

其次，要學習資料結構和數學基礎。 數學包括概率論、線性代數、高等數學和資訊理論，資料結構包括樹、堆疊、鍊表、佇列、圖等，同時有優化演算法複雜性的意識。

三是不斷強化程式設計能力，至少掌握一種tensorflow或pytorch的深度學習工具，通過參加比賽和專案進一步增強動手能力。

為了幫助學員更快地掌握深度學習技術，成為人工智慧領域的高階人才，中工教育聯合中科院自動化研究所專家推出了人工智慧“深度學習”課程，讓學者們學習並真正掌握機器學習模型和演算法背後的原理。

最好有，目前深度學習專案很多，但是很多都不是很成熟，能學得更好的，就要跟著有足夠經驗的人努力學習;

比如目前與中科院合作的深度學習課程，中科院在深度學習方面的研究還很深入，專案也很成熟，學習起來可以快速紮實。

“轉行”到人工智慧，你轉行了，對吧？ 如果你不參加培訓，你會覺得學習的效率會提高很多。

如果你只是對學習感興趣，那麼不參加培訓是可以的，但如果你想作為職業培訓工作，那就有好處了。

起薪會更高，之後加薪的基準會高很多。

效率會高很多，自學可能需要1年時間，培訓可能需要4個月，所以，綜上所述，我還是推薦培訓。

中工好像有IT培訓，科目能看懂，我之前在他們家學過其他課程還不錯，老師、條件、責任心都是滿分，推薦！

深度學習作為機器學習的典範，在各個領域都展現出了巨大的前景。 深度學習最大的特點就是從大量不相關的資料中獲取有用的資訊，並得到了很多實際應用的應用：從Netflix的著名電影悔恨推薦系統到谷歌的非姿態推廣，從創意藝術和文學寫作到各種**，深度學習模型都在被使用。

很多轉行者在學習深度學習演算法時，往往會感到糾結於演算法的數學推導，無法理解具體核心引數表示的物理意義，在了解了演算法原理之後，仍然不知道如何用演算法來解決實際問題。

造成這種普遍現象的原因主要是由於學習者缺乏紮實的數學基礎和實踐經驗。

人工智慧是數學、演算法理論和工程實踐緊密結合的領域，是數學、概率論、統計學、各種數學理論的體現。 作為實現人工智慧的主流方法，機器學習最重要的基礎是數學和程式設計。 對於普通程式設計師來說，C、C++、Python等程式設計技能比較強，但數學基礎比較薄弱。

數學作為表達和描述機器學習模型的工具，是深入理解機器學習演算法原理的基石，也是演算法創新的基本技能。