以下內容全部學完是否能找到深度學習工作？

1.cs231n2.cs224d

3.deep learning

4.machine learning in action5.coursera andrew ng machine learning6.coursera hinton neural network

7.機器學習 周志華

8.李航統計學習方法9.部分論文10.prml部分

學完和學懂不是一回事；lz列舉的10項，任何一項學懂了後，再以一定實踐經驗，完全足夠找到一份很好的工作了

學生的話，還得看代碼能力，畢竟工業界不是搞理論研究，大部分時間還是在敲代碼。社招的話，還得有項目經驗，紙上談兵不值錢。

學完和學懂是倆個概念。學懂可以吊打某些面試官。

關鍵是理解的如何？真正轉化成自己的活躍知識有多少？如果能達到精通的話，感覺牛逼得不得了

機器學習是理論+經驗的學科。兩者缺一不可。

我們經常接觸到Rule of thumb，這種rule就是前人的經驗積累。

學的過程中或者學完之後，自己可以從小項目開始實踐，積累自己的rule of rule。

現在公司的面試也是理論和實踐相結合的。

在實踐的過程中，我們會遇到很多書本上沒有提及的問題。實踐的過程其實也是再學習的過程。

除此之外，一些基本的概率統計、數值計算、線性代數、數據結構、演算法知識也是值得去了解，對您找工作也會有幫助。

你說的這些要是能全部看完的話也是挺費時間的

還要debug代碼啊？最簡單的代碼往往報錯的最厲害，把相比於理論知識，代碼纔是最噁心的enemy

理論知識看完了可以像學校老師一樣和別人出去畫餅

不實際跑模型，很快就會被人鄙視

狗叼門簾，全憑一張嘴

不解決問題要你何用

每個人對「學完」兩個字的理解都不一樣：

普通人：看完；

對自己有高要求的：理解完；

普通的公司技術面：說有條理地說完演算法流程和把常用的應用到業務中；

有追求的公司的技術面：理論有所感悟，實踐有所改進；

...

人類的下一步：這些說的都已經是我理論的墊腳石了。

如果你是學生，學習了這些領域，對這個領域有一定動手能力和理解能力，找個工作應該是不在話下。但是，如果你已經工作一段時間了，要轉行過來，那難度是不小的。

利益相關：18年校招，拿到過多個大廠的深度學習或者機器學習演算法offer。

題主列出了一些大部頭的書和幾個經典課程。實際上據我觀察，找到工作的同學幾乎都沒有全部學完以上內容，而是隻學過其中的幾項，但在某一個方向有比教材或者課程更深入的研究或者項目經驗。

全部掌握以上內容需要花費比較大的精力，且也不一定能找到工作。因為現在國內這方面的工作對編碼能力（傳統演算法題）的要求還是佔很大的比例，畢竟在實際工作中不是叫你搞搞想法，推推公式就行，而是要實際的用代碼去實現，處理各種問題。

如果題主的目標是為了找個好工作，大可只看其中幾項，餘下的精力去刷好演算法題，掌握好一些操作系統和計算機網路的基礎知識。

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