现在，深度学习入门相较于几年前，已经门槛非常低了，既有大量的中文资料，又有现成的训练平台（tensorflow和pytorch），但是我们仍然需要一些技巧。

首先，第一步，也是必须的一步，就是补习一下微积分的知识。

可能有同学一听到微积分就头痛，不过没关系，深度学习用的微积分知识不多，主要是导数，梯度，链式法则。基本上也就是书上一两章的内容，这些弄懂基本足够了。

如果想深入一些，可以再补一补函数极值，牛顿法，矩阵分解，这些知识点大都是传统机器学习的必需品，深度学习已经没有那么讲究了。

接下来，需要选择你的打怪路线，我们主要分两类人，第一类是学理科出身的，比如数学物理；第二类是学计算机出身的。

第一类人，优势是公式推导和理论，所以我们需要从理论入手，深度学习的重点理论有：神经网络的前向传播，神经网络的反向传播，梯度下降法，随机梯度下降法，批梯度下降法，动量梯度下降法，adam梯度下降法，神经网络的梯度消失与爆炸问题，神经网络的正则化，dropout，batchnorm，softmax公式，交叉熵损失等等。

还有一个重点，就是最新的理论（面试重点），必须要熟悉一个，比如说几年前，你得把adam梯度下降法弄熟了，这两年是batchnorm，transformer，未来几年可能是模型的剪枝和压缩或者图神经网络，那么这些知识点从哪获得呢？

如果你的英语水平还可以，那么我推荐你直接看论文。有的同学可能会喜欢看书，那么为什么书没有论文好呢？首先，看书无法得到最新进展，因为我也写过书，我知道从写书到最后发表，至少要经过一年的时间，而深度学习领域更新换代非常快，一年前的知识很可能已经用不上了。其次，书往往是什么内容都讲，而你可能需要的是某一个问题的深入理解。

如何查找论文？很简单，对于以前的内容，直接搜索知识点名字即可，论文基本都是全网免费的，对于最新的知识点，需要

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