看懂深度学习真的那么难吗

看懂深度学习真的那么难吗

如果在这个人工智能的时代，作为一个有理想抱负的程序员，或者学生、爱好者，不懂深度学习这个超热的话题，似乎已经跟时代脱节了。
但是，深度学习对数学的要求，包括微积分、线性代数和概率论与数理统计等要求，让大部分的有理想抱负青年踟蹰前行。那么问题来了，理解深度学习，到底需不需要这些知识？关子就不卖了，标题已经说明。
前段时间，编辑闲逛各大社区论坛，发现一篇非常适合初学者学习的深度学习的回复帖子，用风趣的白话和例子深入浅出的分析了深度学习的过程，非常通俗易懂。通过与在西门子从事人工智能领域的杨安国老师沟通，获得内容编辑授权，把内容重新整理修正，内容更加通俗易懂，希望人人都能够理解深度学习。
关于深度学习，网上的资料很多，不过貌似大部分都不太适合初学者。杨老师总结了几个原因：
1、深度学习确实需要一定的数学基础。如果不用深入浅出地方法讲，有些读者就会有畏难的情绪，因而容易过早地放弃。
2、中国人或美国人写的书籍或文章，普遍比较难一些。
深度学习所需要的数学基础并没有想象中的那么难，只需要知道导数和相关的函数概念即可。高等数学也没学过？很好，这篇文章其实是想让文科生也能看懂，只需要学过初中数学就完全可以。
其实不必有畏难的情绪，比较推崇李书福的精神，在一次电视采访中，李书福说：谁说中国人不能造汽车？造汽车有啥难的，不就是四个轮子加两排沙发嘛。当然，他这个结论有失偏颇，不过精神可嘉。

最直接的方式就是去看深度学习的工作中到底需要掌握哪些技能