转行案例二

本次课程分为四个部分，具体如下：

第一章是概述，先介绍了常见的几个概念的区别。然后主要介绍了深度学习目前擅长的领域，比如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等研究方向。接着展示了目标检测方向YOLOv3算法的实际效果。最后讲述了借助深度学习可以辅助玩跳一跳游戏。

第二章介绍了随着GPU等硬件的加速、大量的标注数据和公开的数据集以及技术本身的迭代更新，借助算力、数据、模型的突破，神经网络摇身一变，以深度学习的方式重新回到了我们的视野。然后本章接着讲述了人脑的视觉机理，这可以加深对深度学习原理的认识和理解。

第三章主要介绍了在学习该技术前的先修课程。鉴于庞大的学习量以及一定的学习难度，介绍了对初学者友好的从上至下（Learning by doing）的学习方式。基于该方法，详细举例说明如何在新的学习方式下，逐步深入地学习基于深度学习的图像分类算法。接着本章推荐了计算机视觉、自然语言处理、强化学习领域的经典入门视频，对于学习过程中可能遇到的问题给出了相关的建议。

第四章主要介绍了传统IT开发工程师转行到深度学习的案例。案例包括中学编程培训老师转行深度学习以及php开发程序员转行深度学习两个案例。在本章最后，结合自己的观察和体会，给出了相关的转行建议。