《洞见数据之密》读后感400字
文章侧重点不清楚，专业术语太多，具体问题分析的不算深，算是科普书吧。
DL，首先需要在线性代数方面的基础知识，其次还有概率论，凸优化，基础数据挖掘概念等知识。
深度学习的数学理论其实并不复杂，但是需要注意的细节太多了，我们需要大量的时间来消化理解各个概念，对于新手，我推荐先上手代码，再研究原理，目前的深度学习框架非常之多，包括TensorFlow, theano, lasagne, keras, sknn, no learn, caffe, mxnet, leaf, torch7, convnetjs等。tensorflow目前是github上最火的框架，目前并不推荐新手直接使用Tensorflow，新手最简单易用的框架是keras，没有之一。
先研究代码，先研读keras的tutorial中的sample code(上手代码)，理论方面，可以再读MIT的Deep Learning这本书，最后读论文，通过tensorflow或者theano复现论文的方法。
如果对基础代码熟练了，可以尝试去学习DL各个变种以及组件的原理，并在比较底层的框架，如theano, tensofrflow上自己实现。
与VR关联可能不大，但是与AR关系很大，因为AR需要先识别出图像中的实体，再去进行augmentation增强，其中的识别需要用到DL。
人工智能=机器学习+大数据
引用文章一些新手学习DL的方法，看好未来的人工智能方向。
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