【学习·求职必备】入行深度学习之前，应该做好哪些准备
言有三
畢業(yè)于中國科學(xué)院，計算機視覺方向從業(yè)者，有三工作室等創(chuàng)始人
作者 | 言有三
編輯 | 言有三
最近非技術(shù)文章有點多，因為實在是連續(xù)遇到來需求，當(dāng)然我也在積蓄下一段干貨。
今天來說一件重要，尤其是對從外行想轉(zhuǎn)行到深度學(xué)習(xí)這一行的朋友來說，非常重要的事情。
如果你想搞AI，或者說想用深度學(xué)習(xí)搞圖像，應(yīng)該做好哪些準備工作？
1
高配電腦
深度學(xué)習(xí)可不是窮人玩的，首先你得有硬件！最重要的就是顯卡，主要就是Nvidia的顯卡了，買你買的起的最貴的顯卡就對了！
在這里，我就不給大家去普及各類顯卡的參數(shù)了，官網(wǎng)鏈接在此。https://www.nvidia.com/zh-cn/
顯卡的參數(shù)就是顯存，因為大部分模型是在GPU上進行訓(xùn)練，所以這個顯存當(dāng)然是越大越好，但是對于個人開發(fā)者來說，必須在顯存和經(jīng)濟能力之間取得平衡。
我推薦對于經(jīng)濟條件比較一般的朋友，6G就夠了！因為目前大部分模型大部分任務(wù)，各類框架下6G跑起來沒問題，不管是驗證還是訓(xùn)練。事實上對于移動端的小模型，還不需要這么大顯存。
那買一臺什么樣設(shè)備呢？此處服務(wù)器，臺式機不講，只說筆記本，下面是我用的筆記本。
神舟戰(zhàn)神K8-i76172S1筆記本，3年前買的，9000塊錢。顯存8G，15年的頂配機器，同等配置的外星人當(dāng)年差不多是兩倍這個價格。現(xiàn)在顯卡都升級到了10系列，但是我覺得這個機器還可以再戰(zhàn)5年沒問題。
全機重量大概18斤，再配上一些其他東西，我每天差不多背20斤上班，背了3年多了，很鍛煉身體，推薦入手！當(dāng)然這款機器是買不到來，我給大家推薦幾個差不多的筆記本，只考慮價格和顯存哈，其他的自己去揣摩。
1.1 8000以下
https://item.jd.com/7410957.html
神舟(HASEE)戰(zhàn)神Z7-KP7SC/Z7-KP7GC，GTX1060 6G獨顯。?
1.2 10000左右
https://item.jd.com/100000439819.html#crumb-wrap
神舟(HASEE)戰(zhàn)神ZX8-CR6S1 GTX1070 8G獨顯。
就這兩段位，筆記本好像還沒有內(nèi)置16G，12G顯存的，可以自己外置，但是真沒必要。錢多點買8G，錢少點6G也夠了。
其他牌子自己比較，Mac可以嗎？當(dāng)然可以，但是不好，畢竟CPU再強，也無法和GPU相提并論，當(dāng)然如果你不需要自己訓(xùn)練模型，倒是可以考慮。
2
移動硬盤
深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集動不動就是幾十上百G，沒有移動硬盤是不行的，推薦一款固態(tài)硬盤+一款2T的普通機械硬盤，不要買4T的，容量越大越容易出問題，出了問題愁死人。
固體硬盤有錢買三星，沒錢就買個其他牌子，容量500G以下就夠了，畢竟這是為了快速拷貝數(shù)據(jù)。
3
系統(tǒng)
放棄windows，聽我的，長痛不如短痛。老老實實用上Ubuntu。MacOS也不是不行，但是裝起庫來還是Ubuntu更方便。
4
一個團隊
對于大多數(shù)人來說，學(xué)習(xí)不是一個人能夠搞定的事情，你需要團隊，尤其是初學(xué)者。否則一個很小的問題別人一分鐘解決，你可能需要三天，那是極大的時間浪費。如果你是孤軍奮戰(zhàn)或者自身解決問題能力比較差，可以考慮來加入我們?nèi)阂约?strong>“濟”劃進行系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)。
有三AI“【濟】劃”，從圖像基礎(chǔ)到深度學(xué)習(xí)
5
一些項目
實踐出真知，看的再多，不如自己去做。看懂一篇好文章和寫出一篇好文章，看懂一段代碼和自己寫出一段代碼，可能是幾個月到幾年的時間跨度，只有自己動了手才會知道。
所以你需要實踐項目鞏固基礎(chǔ)，提煉細節(jié)，而且實際問題往往更加復(fù)雜和綜合，比跑demo學(xué)習(xí)到的東西多很多。
可以去公司實習(xí)，如果沒有，就參加一些比賽，如果還沒有，就自己想一些項目做，如果還沒有，就參加我們“稷”劃吧，每個月都會開放一批。
有三AI“十月【稷】劃”，從自動駕駛到模型優(yōu)化
6
編程與數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
然后需要一些基礎(chǔ)知識，python和c/c++是應(yīng)該有的，python一定要有！
數(shù)學(xué)嘛，越多越好。當(dāng)然，對于大部分應(yīng)用工程師來說，可能用不到多么高深的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，但是基本的概率論，線性代數(shù)，矩陣分析的基礎(chǔ)要有的，沒有就慢慢補吧。
然后，一些圖像基礎(chǔ)也要有，推薦兩本基礎(chǔ)書吧。
7
時間和耐心
其實說到這里，才是最重要的決定因素。因為前面這些，沒有什么難度，做到都不難。
深度學(xué)習(xí)是一門新興信息學(xué)科，需要的知識非常廣泛，你可以先感受一下這個技能樹，這只是其中一部分。
AI工程師，尤其是頂尖工程師確實收入遠超一般人，但是也需要有相當(dāng)?shù)哪芰?#xff0c;想獲得多少，就要先付出多少。
這是一個可以作為終身事業(yè)的職業(yè)，希望大家真正想學(xué)習(xí)的話，就靜下心來打持久戰(zhàn)，不要急功近利，然后很快就遇到天瓶頸。
最后說一下我的感受，沒有幾件事情需要到拼智商的程度，多數(shù)情況下，能走多遠，全在于你有多喜歡，多專注，愿意付出多少。
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總結(jié)
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