深度學習如何進階？

學完了吳恩達深度學習課程並做完了課後作業，學完了cs231n，做過簡單的項目。接下來怎麼學習呢，在學校純屬自學，沒項目沒指導。好迷茫，感覺發不了論文，就想再進階又不知道怎麼辦，打算找工作，求各位前輩指導，謝謝！

來來來，作為一個剛剛在今年的校招中，拿到螞蟻金服機器學習演算法offer的前嵌入式工程師告訴你該如何進階（還有比我差的遠的嗎？）

沒項目；沒論文；導師不管；全靠自學；這些都不是事。上面這些我跟你一毛一樣，其實還要嚴重些：老師非但不管還安排了一堆其他非演算法項目；每天在老師公司上班，按時打卡，都不在學校。萬惡的資本主義呀。

但是還是在今年的校招中拿到了螞蟻金服的機器學習演算法工程師offer，非常開心（要知道我是做嵌入式的）。下面就讓我來教教你怎麼進階，怎麼做來達到校招的要求。希望你看到我的例子，能給你點信心，不要怕兄dei，好好努力，沒問題的。

先問你幾個問題：

cs231n課學完了，課後作業做了嗎？課上給出的相關閱讀參考材料，看了嗎？整理歸納了嗎？如果我從裡面挑出一個問題來考考你，能答上來嗎？（比如：LSTM和RNN區別？為什麼LSTM可以對抗梯度消失？ConvNet的反向傳播BP演算法是怎麼算的？牛頓與擬牛頓的區別？等等）重點不是學完了，是你學會了並且整理歸納了這些知識點。咱們學習也要以結果為導向才行。什麼？這些這麼難，校招不可能問？兄弟，這是今年演算法校招的基本題型，用陳銘的話說就是「全在射程範圍內」。
你準備找哪個方向的深度學習工作？你知道DL有哪幾個方向的工作嗎？CV、NLP是比較火的，但是以我們的情況來看，很難做的比較深，一般大廠都需要你有些paper，這兩個領域的競爭太殘酷了。

上面只是幫助你整理下思路，讓你對找工作有些信心，不要再抱怨教研室有多爛，多想辦法如何拿到自己滿意的offer，調整好心態。下面給你一些具體的務實的建議：

如果想進階DL，建議你選個方向。多看看論文，cs231n是CV方形的，還有幾個值得推薦的方向：NLP、推薦系統、計算廣告等。現在繼續看課程對你來說已經收穫不大了，你需要的是實踐，找之前的比賽去練練手吧。完了，再回過頭來看書，看視頻課程。你會發現有一個明顯的提升。
如果你確實不能發paper，我建議把DL作為你的一項技能。你以為面機器學習演算法工程師就不問DL了嗎？too simple sometimes naive 而且不要以為你就學會了DL，僅僅是入門而已（甚至還沒入門），主攻機器學習演算法工程師這個方向對於你來說，可能是更好的選擇。DL作為技能樹上的一個技能點再找工作的時候也是不錯的。
不管怎麼樣，即使你依舊想找DL工作的話，或者你決定主攻Machine Learning，既然沒有paper 項目，那隻剩下一項了：比賽。Kaggle，天池，騰訊比賽特別多，好好打比賽既能學到東西，鍛煉編碼能力，還能豐富簡歷。如果能拿top，甚至是對口夢想大廠的top，那就不是sp的事了，ssp在像你招手了已經。
演算法工程師也是工程師，編程能力不能差。學習理論、打比賽之外，記得鞏固數據結構的基礎知識，堅持每天定量保質的刷題，leetcode lintcode都可以。記得，要做總結哦~ 總結才能記得牢固，理解的透徹。千萬不要忽視大廠對基礎編程能力的考察。
理論要深。什麼意思？學習ML演算法，或者DL模型，要理論+實踐，而且理論要深，不能有短板，要扣細節，真真正正的理解每一個演算法模型的原理細節以及實現技巧。比如，Logistic Regression非常簡單，誰都會，那我問你能不能用最小二乘法來求解？為什麼沒有人用？LR的並行化訓練怎麼做的？Randomforest處理特徵劃分是怎麼做的？樹是怎麼生成的？非常多的細節，你必須都搞清楚。別怕難，難才能體現你工作的價值，要不然人這麼多，為什麼就錄用你而不是別人那？反過來也一樣，為什麼錄取別人，而不要你那？想過這些沒有
最後，像我們這樣的三無人員要想拿到大廠的offer，必須自己下苦功！找工作是一項系統工程，系統的各個環節都非常重要，如果不能做到某一個方向特別出彩（比賽、paper、項目、ACM），那就不能有短板，什麼都有，靠綜合實力取勝，讓面試官覺得你基礎不錯，是個可以培養的好苗子。

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以上，希望能幫到你~ 點個贊再走唄（逃

深度學習進階，你指研究學習演算法，提出新穎演算法？

通常，研究學習演算法的應用較多。比如，在視覺裡面，選個子領域研究吧。又比如，在醫學影像裡面，選個數據集，刷trick，刷性能。

呃，去kaggle轉一轉把，或者把tensorflow或者把torch的很多網路的源碼看一看，然後如果想找實習的話，刷刷leetcode，工業界肯給你機會的話就去工業界轉轉，只看完cs231n的是要找視覺方向么？感覺連個小實習都找不到的感覺，kaggle對新人很友好的，看看kernel把kernel的演算法啦，或者把kaggle看到有意思的做過的競賽也可以看看他們的開源代碼，長長見識，然後沒有項目的話看arxiv吧，多看論文沒錯的，復現不了的話可以看gitxiv，先確定好方向把，然後實驗室允許去找個實習，不允許就多看論文多復現論文演算法把。就這樣把

這種情況是比較尷尬的，也有不少小夥伴是目前這種狀態，講真，搞機器學習的導師不算太多，很多時候是搞這個方向，都是大家靠著自學，導師給予的幫忙十分有限，所以有時候自己走彎路也是很常見的。

言歸正傳，你這種情況的話，個人建議是去找個實習工作，去實踐中成長，這樣也對你參加工作有很大的幫助。