很多小伙伴对深度学习的理解都有一些误解，今天就为你一一解答。

很多人第一反应是深度学习特别高大上，需要一定基础才能学习，但是关于需要学习深度学习所需要的基础其实存在很多误区。

迷茫于在网上虽然能找到各类深度学习课程和资料，但是是不是适合自己，如何能在一堆里面找到系统的、深入的、落地的学习内容，这对很多人来说都是横在学习面前的一道坎。

我们经过 2 个月的精心打磨，生产出这样一门适合基础研发人员也能学习的课程，它能在这以下几个方面回答大家对于深度学习的疑惑。

　　关于编程基础

只会 Java 语言，不会 C/C++/Python 能学习吗？或者学过 C/C++/Python，但是没有实际应用过，或者基础不好，是否可以学？是否有 Python 学习教程推荐？如果 C++/Python 基础比较薄弱，是否可以学？

【回答】完全可以。

我们会跟随实际的代码编写，一步一步进行指导。在数据科学、大数据和机器学习（深度学习）领域，Python 被视作最为简洁和直接的脚本编程语言，被科研领域和工程领域广泛采用，因此 本课程也会针对 Python 编程语言本身，跟随编程实战，与大家一起编程的过程中逐步讲解。

事实上 Java 编程语言在大数据处理和机器学习领域的应用也十分广泛，课程中涉及到 真实工程代码的部分，我们会将 C++ 与 Java 版本一同展示和讲解。由于这不是一门教学编程语言的课程，更注重于实际应用的编写，因此编程语言特性方面的门槛较低。

本课程着眼于海量数据实时处理和深度神经网络架构和编程，编程语言这块不会是瓶颈。并且，大家会跟随老师一起，编写机器学习代码，也会因此熟悉 Python 编程，事实上这对未来的个人发展和工作具有非常大的帮助。

在课程后半段，我们将会使用前半段课程编写的实验程序，转化为实际的工业级代码和产品，这时将涉及 C/C++ 和 Java 代码的编写。由于 Java 在面向对象的基本结构上与 C++ 十分相似，因此这一块也应当不是问题。

正如前面所阐述的，我们也会同时展示 Java 版本的高层应用实现。最终，同学们会发现这些代码虽然由不同编程语言实现，但大体相当，并无过多区别。另外，针对编程语言方面的疑虑，老师也会手把手从最基本的代码开始编写，并尽可能详细讲解每一段重要的代码。

全课程不仅从理论方面会由浅入深的讲解，编程实战也同样会从最基础部分（包含语言的部分）开始讲解。希望能够打消同学们的疑虑。通过学习本课程，不仅对整个机器学习、深度学习和分布式大数据实时处理有一个全面的认识，而且在非常实际的工程实践，将来找工作和职业发展，都将会有非常大的提升。

如果有其他语言的基础，但是没有 C＋＋和 python 基础也是完全可以学习的，语言只是工具，有其他语言基础学习新语言很快，尤其是 Python 这种语言很简单，而 Java 和 C++ 相比之下可能需要花费更多时间去学习。但本门课程在工程实践环节也会针对编写的代码进行详解，尽可能确保打消大家对这一方面的顾虑。

这个课需要大数据基础吗?

【回答】不需要。

本门课程不仅会讲解机器学习领域的经典理论、算法和工程实践，还有一大特色便是讲解大数据或海量数据的高性能分布式处理，atv，通过这两大领域的学习和碰撞，会为大家未来职业发展和规划起到如虎添翼的作用，这一点在其他课程中较难体现，也是本门课程的主要特色之一。

本课程的老师拥有多年云计算和分布式实时处理方面的经验，同时撰写了相关书籍以及开源的大数据处理框架，拥有丰富经验，以此基础上再讲解机器学习和深度神经网络，让同学们对这一领域的几个关键点都一个较为全面的学习和掌握。

　　关于数学基础

有的同学有数学基础，但是缺乏 C++/Python 编程语言；有的同学没有数学基础，是否可以学？数学基础需要到什么程度？如果提前学习是否有资料推荐？

【回答】首先学习本门课程并不需要特别高的数学基础，只需要掌握大学本科阶段学习的高等数学、线性代数和概率论等课程。

虽然从应用角度上来看：

如果想要深入研究深度学习，比如完全自己实现不同结构的网络，设计网络的层与参数最好能够熟练运用矩阵理论中的相关工具，但是我相信如果职业道路规划不是算法工程师，一般并不会深入到这一层面。

(责任编辑：本港台直播)