入门深度学习需要掌握哪些知识？

人工智能正以前所未有的速度，渗透、改造着各行各业，而加速这场变革的力量之一，正是 深度学习技术。短短十年间在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果，颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等众多领域的算法设计思路。

随着科技的迭代发展，深度学习也将迸发创新精彩。重视青少年创新思维的国际知名赛事ISEF也将深度学习列为一大重点，每年的斩获大奖的项目，都能或多或少地看到深度学习项目的影子，或融合其他学科知识，助力攻克项目难点。

如何开展深度学习项目

深度学习其实就是使用复杂的深度网络来更加贴切的模仿人类自主的学习数据间的联系，而这个所谓的深度网络其实就是大家所熟知的神经网络，当然神经网络指可以使用任何网络的网络，当隐藏层的数量增加（超过两个）时，则称为深度学习神经网络。

深度学习是一个不断磨合、重复训练的过程，试想一下，我们假设深度学习是一个小孩，我们怎么教他看图识字？肯定得先把图片给他看，并且告诉他正确的答案，需要很多图片，不断地教他，训练他，这个训练的过程，其实就类似于求解神经网络权重的过程。以后测试的时候，你只要给他图片，他就知道图里面有什么了。

所以训练集，其实就是给小孩看带有正确答案的图片，对于深度学习而言，训练集就是用来求解神经网络的权重，最后形成模型；而测试集，就是用来验证模型的准确度。

而在进行深度学习项目时，则是聚焦问题—产生关联—拓展经验—创造性学习。首先，基于生活的问题、让学生围绕着动驱动性任务展开问题解决式的科学研究，在解决问题的过程中获得知识，同时掌握解决问题的基本方法，在解决真问题的过程中，调动学科知识、进行分工合作，一步一步去实施，最终完成产品。在此情况下，学生所学的内容是与真实生活挂钩的，而不是学完后即束之高阁。自然而然，学生学习的热情由此被点燃。这不仅有利于他们掌握、应用知识，而且会大大提升他们解决问题的能力。

在开展深度学习项目中，会遇到卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络等模型，这些模型的背后，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更容易。

简而言之，深度学习就是通过设计建立适量的神经元计算节点和多层运算层次结构，选择合适的输入层和输出层，通过网络的学习和调优，建立起从输入到输出的函数关系，虽然不能100%找到输入与输出的函数关系，但是可以尽可能地逼近现实的关联关系。使用训练成功的网络模型，就可以实现我们对复杂事务处理的自动化要求。

也因此，入门深度学习，需要有微积分的基础，会求导数偏导数，知道链式法则、概率论，学过线性代数……这些都是表达机器学习的“语言”，学习这些内容将有助于深入理解底层的算法机制，也有助于开发新的算法。

让学生体验思维的过程，使思维能力训练落到实处，同时也可激发创新思维，能够广泛应用到其他理工科学习中，综合提升数理学术的整体能力。

生活中数学无处不在，它与生活的紧密联系，希望同学们努力用数学的眼光观察世界、用数学的思维思考世界、用数学的语言表达世界。

很多准备参加ISEF学生，查阅往年赛事资料，会单纯的认为ISEF只对科研有要求，要求项目有一定的创新、科研价值或社会价值；能够符合学术思维，达到合理性给予理论支持而非随机尝试，深入思考项目的优劣势及限制；且能产出文献综述、方法、结论等要素、发表论文或者参赛以获得专业评价，达到一定的学术标准即可。实则不然，ISEF 评价标准中对数学也有一定的要求，需要掌握数据分析、提高实验室/数学技能、使用统计分析等能力，不具备基础数学能力的学生，很难在ISEF科研项目中拿到好成绩。

对数学的学习不是一蹴而就，需要从学生的实际出发，把握学生思维提升的途径才能有效地提升学生的思维能力，提升解决实际问题的能力。