密码学入门教材推荐
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学习“深度学习”的课程，需要有哪些技术基础？
“深度学习”的课程，需要有哪些技术基础？深度学习，首先要学会给自己定定目标（大、小、长 、短），这样学习会有一个方向；然后要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等，合理的分配时间，有针对性、具体的去一点一点的去攻克、落实。
需要具备哪些基础才可以如果未来要走深度学习方向的话，其实本科数学系的课程基本上够用了，如果不够的话，查缺补漏地看一些资料和书籍就可以了。不需要再去读一个数学系的研究生学位。
推荐《Deep Learning》这本书。作者是 Ian 、Yoshua Bengio 和 Aaron 三位大牛。这本书的中文版于 2017 年 7 月 22 号上市。该书由众多译者协力完成。《深度学习》这本书从浅入深介绍了基础数学知识、机器学习经验以及现阶段深度学习的理论和发展，不管是人工智能技术爱好者，还是相关从业人员使用这本书都是非常有好处的。另外，读者如果想熟悉一些数学知识，本书也做了一些介绍，包括矩阵，导数等基本内容。读者可以从头读到尾。
《深度学习》这本书的一大特点是介绍深度学习算法的本质，脱离具体代码实现给出算法背后的逻辑，不写代码的人也完全可以看。为了方便读者阅读，作者特别绘制了本书的内容组织结构图，指出了全书20章内容之间的相关关系。读者可以根据自己的背景或需要，随意挑选阅读。
全书的内容分为 3 个部分：第一部分介绍深度学习的背景，提供预备知识，并包括深度学习基础的概念和技术；第二部分描述深度学习计算的重要组成部分，还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络；第三部分评价优化算法，检验影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。
本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程或附录中描述的线性代数、微分和概率基础。