深度学习是当前科技领域不可或缺的一部分。随着人工智能的出现，神经网络和计算变得不可或缺。虽然企业正在通过人工智能芯片和gpu来增强硬件的能力，但雇佣一支称职的员工队伍也至关重要。

　　如果你是一名希望进入深度学习领域的IT专家，你有很多机会。但是，您必须确保遵循适当的路线图。如果你打算将深度学习技术作为一个可行的职业选择，这里有一些指导方针可以帮助你：

　　加强你的基础

　　深度学习似乎是一项有趣的冒险，但它是机器学习（ML）的增强版本。在你尝试和适应深度学习之前，清理你的机器学习概念是至关重要的。为此，你必须练习你的编程语言。Java和Python是实践ML的主要选择。

　　你还得复习和学习数学。它是解决问题和执行算法的一个组成部分。虽然新的OpenAI的GPT 01预览版可以解决数学问题，但它还远远不够完美。

　　o既然你没有掌握了基础知识，你就可以进入下一步了。

　　另请阅读：最佳开源编程法学硕士；流行人工智能工具的替代品

　　选择framework

　　对于任何程序员来说，最令人困惑的任务就是选择彻底的框架来同时处理深度学习和机器学习。有太多的选择，但如果你想简化它，看看科技公司的招聘启事和简介。

　　他们会告诉你关于流行的你可以使用的框架。TensorFlow和PyTorch经常被广泛寻求ML工作概况专家和深度学习专家。然而，另一个步骤是坚持framework。

　　尽量不要做太多的分支。掌握一项技能框架，然后调整另一个，以获得全面的专业知识。这就是你所需要的。

　　利用神经网络架构

　　中性网络是整个深度学习的支柱。学习和理解神经网络概念对你来说是至关重要的。这可能很难理解从E开始，所以开始业内人士练习以下内容：

　　前馈神经网络

　　有限公司卷积神经网络（cnn）

　　递归神经网络（RNNs）与长短期记忆（LSTM）

　　生成对抗网络（GANs）

　　变形金刚

　　变形金刚也是目前大多数人工智能开发所需要的专业知识。如果你不想深入挖掘，你可以精通变形金刚。

　　练习深度学习

　　练习基础知识是提高深度学习技能的一个组成部分。你可能会想深入研究深度学习的复杂基础设施，但请尝试实践以下内容：

　　MNIST数据集

　　CIFAR-10

　　IMBb评论

　　另请阅读：印度法学硕士毕业后，G42将推出印度最大的超级计算机通过承担这些项目，你将学到

　　关于分类项目，情感分析项目等等。虽然简单，但您将获得将它们结合起来并在高级项目中工作的专业知识。试着找到这样简单的选择。到目前为止，您将准备好参加适当的深度学习课程并轻松学习。你可以从斯坦福大学的深度学习课程开始。

　　https://techgig.com/generateHttpWebService-v2.php?tgtype=SAVE_NEWS_READ_LOGS&news_id=113428269&news_title=Tips为计划采用深度学习技术的技术人员&news_sec=职业咨询&tags=深度学习职业，TensorFlow, PyTorch, python, OpenAI，神经网络，机器学习，深度学习课程，深度学习，AI技术，&news_url=https://content.techgig.com/career-advice/tips-for-techies-planning-to-adapt-deep-learning-technology/articleshow/113428269.cms&ppuserinfo=