隨著世界技術(shù)的迭代與發(fā)展，人工智能和機器學(xué)習(xí)正在超自動化領(lǐng)域，扮演著越來越重要的角色。2020年的冠狀病毒疫情突發(fā)，整個世界都在防疫的道路上披荊斬棘。人工智能發(fā)揮了重大作用，智能測溫、智能消毒、智能建設(shè)都能看到AI的影子。

自動化的工作流程應(yīng)該適應(yīng)社會不斷變化的情況，并主動應(yīng)對意外情況發(fā)生。這就是人工智能、機器學(xué)習(xí)模型和深度學(xué)習(xí)發(fā)揮重要作用的地方。

人工智能從學(xué)術(shù)理論研究，再到生產(chǎn)應(yīng)用的產(chǎn)品開化的過程中，涉及了諸多不同工具，這也就使得人工智能開發(fā)依賴的環(huán)境安裝、部署、測試，以及不斷迭代改進準(zhǔn)確性和性能調(diào)優(yōu)的工作，變得非常繁瑣耗時也非常復(fù)雜。

為了優(yōu)化這一過程，大家都做了非常多的努力，開發(fā)完善了許多基礎(chǔ)平臺，還有一些通用的工具。這就是機器學(xué)習(xí)框架或深度學(xué)習(xí)框架。當(dāng)有了這些基礎(chǔ)平臺、工具，就完全避免了重復(fù)發(fā)明輪子，從而更加專注于技術(shù)研究與產(chǎn)品創(chuàng)新。

隨著技術(shù)的普及，各家企業(yè)的框架逐漸成熟化，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的門檻會越來越低。但是由于實際業(yè)務(wù)的不斷豐富和深入，產(chǎn)業(yè)界對深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架不斷產(chǎn)生新的需求。開源框架和模型工具也已經(jīng)無法直接滿足實際生產(chǎn)和業(yè)務(wù)需求。

無論是對于深度學(xué)習(xí)相關(guān)專業(yè)的初學(xué)者，還是已經(jīng)在企業(yè)和組織中從事工業(yè)場景應(yīng)用和研發(fā)的開發(fā)者來說，選擇一個適合自己，適合業(yè)務(wù)場景需求的深度學(xué)習(xí)框架顯得尤為重要。

所以本篇來梳理一下深度學(xué)習(xí)方向的學(xué)習(xí)路線和知識點，包括深度學(xué)習(xí)到底要學(xué)什么、有哪些重要知識、現(xiàn)在的主流的技術(shù)點有哪些。

01
深度學(xué)習(xí)成長路線

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總結(jié)

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