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深度学习基础班课程预习建议 | 开智学堂

欢迎来到深度学习基础班（预约课程请点这里）的课堂，这将是一段充满挑战与惊喜的旅程。

此课程面向有一定 Python 基础和数学基础的同学，和开智过往课程类似，需你具有一定的自学能力。如果你想顺利参加课程，需先完成入学挑战。挑战将在开课前通知，强烈建议你现在开始准备喔：

入学准备：

为助你夯实 Python 和数学基础、顺利完成入学挑战，教练团准备了一些材料供你自主学习：

1. 了解 Python Numpy 模块：Python Numpy Tutorial
2. 学习相关数学基础知识：
   • 了解概率论里的条件概率和贝叶斯定理：贝叶斯推断及其互联网应用（一）：定理简介 ；
   • 了解线性代数中向量、矩阵的基本运算；
   • 了解导数和偏导数运算：微积分求导数的链式法则。

其它建议：

1. Deep Learning | Coursera 的 1-3 门课偏理论，和本课程是很好的互补，建议你在课程开始前，或至少和课程同步学习。
2. 深度学习较难，如果你想顺利参与课程，建议课前补充一些机器学习等相关知识：
   1. 翻阅《机器学习》（周志华 著）前 2 章，了解机器学习的基本概念；翻阅 《数学之美》 (吴军 著) 第 2-5 章，了解自然语言处理的重要概念；
   2. 阅读 Docker--从入门到实践 前 3 章、 Install Docker | Docker Documentation，提前了解并安装 Docker。
3. 过往表现优秀、学有所成的同学具有以下共性，供你参考：
   • 课前完成上述预习准备；
   • 英文阅读水平不错，乐意耐心查阅英文文档；
   • 课程期间每周投入 18+ 小时。

如果你有课程疑问，可微信咨询开智学堂小助手 @一休二君·开智学堂 (微信号：aiopenmind001)，添加请注明「DL102 咨询」。若此前已添加 @一休·开智学堂 为好友，则无需重复添加二号小助手。咨询人数较多，如果超过一个工作日没收到回复，麻烦你再提醒一下他：）

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• 170919 闪闪增补 Deep Learning | Coursera 课程。
• 170712 李晴创建