创业第一天，有三AI扔出了深度学习的150多篇文章和10多个专栏
在这篇文章中，有三跟大家来聊一下有三AI和如何学习深度学习这件事儿。
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概述
自我介绍
“有三AI”创始人网名言有三，本名龙鹏，本科就读于华中科技大学，硕士就读于中国科学院，先后就职于奇虎360AI研究院，陌陌深度学习实验室，6年多计算机视觉从业经验，熟悉传统图像算法和深度学习理论与实践，曾在gitchat，网易云课堂等平台开设入门课程。
擅长领域包括：熟悉caffe，tensorflow，pytorch，mxnet等主流机器学习平台。熟悉图像基础任务，AI美学，2D与3D人脸，GAN，深度学习模型优化等领域。
目前以微信公众平台首发，知乎同步更新文章的方式进行深度学习相关知识的传播。
主要是我，汤兴旺以及其他一些学生进行原创，现在也开始正式招募视觉，语音，自然语言等方向的技术达人加盟，感兴趣可以私聊。
面向的群体
咱们公众号面向以下群体：
(1) 直接相关岗位从业者。
(2) 相关方向的学生。
(3) AI技术爱好者。
(4) 猎头/HR/产品/运营等需要了解简单技术的其他从业人员。
对学深度学习的看法
当前的深度学习是以神经网络为基础结构，完成视觉，语音，语言等领域相关任务的方法。
拥有几个明显的特点：
(1) 理论基础尚不完善，各个维度都在被研究中。
(2) 经典的任务如人脸检测与识别，限定场景的语音识别，智能客服机器人等已经实现工业级大规模落地，但是很多的细分领域有待应用和算法开发，潜力巨大。
(3) 学习资料海量但良莠不齐，缺乏系统性资料；国内外知名经典课程所授知识简单，与工业界脱节且落后于最新技术。
在这个基础上，有三AI通过不断开设相关专栏来进行知识分享，力求使初学者知识体系尽量完善，具体的内容在第二部分进行介绍。
在这里我先给大家推荐一条初学者的学习路线，这是有三经过多年经验以及参考若干资料后敲定的，以计算机视觉领域为例，粗分为：白身，初识，不惑，有识，不可知5个境界，关于这5个境界，为了缩短篇幅，请大家阅读往期文章：
【杂谈】白身，初识，不惑，有识，不可知，你处于深度学习工程师哪一重境界了
在这个基础上，我们开始进行内容的更新，完整的文章列表如下：
白身境界
初识境界
后面的请持续关注，这就是我暂时对学习深度学习的一点看法和建议。
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有三AI生态
简单来说，就是给大家准备了各种各样的专栏，然后系统性进行更新。
方向综述
方向综述，就是对计算机视觉或者深度学习的某一个研究方向进行深入全面的解读，通常知识比较完备，自成体系，它有助于对某一个方向进行系统性的了解。
往期方向综述
开源框架
好记星不如烂笔头，只有代码写出来才是真的会，在这个专栏就介绍各类开源框架。
因为开源框架的特点是更新非常快，而且内容琐碎，所以目前开源框架是以快速入门为主题，即两个小时上手系列，同时配套GitHub代码。
每一个开源框架，从简介，到数据的处理，模型的自定义，模型的训练，结果的可视化，模型的测试等进行讲述，麻雀虽小，五脏俱全。
往期开源框架
数据理解
数据是深度学习的精神食粮，数据的整理和正确的使用需要非常丰富的经验，这一部分就基于各个领域数据集的介绍，数据整理与获取，数据增强，数据可视化等各个方向来进行讲述。
往期数据
模型结构
深度学习工程师的另一部分工作，就是模型的正确使用和调试了，在这一部分，会对各类模型的结构进行剖析，对其适用的场景进行分析，同时也即将涵盖模型优化等。
往期模型结构
AI-1000问
在这个专栏里，会针对AI技术中的一些非常小而重要，但是又容易被人忽视的问题进行普及，以实现知识的查漏补全。
往期AI-1000问
深度学习理论
在这一部分，就会细致地讲述深度学习中的基础理论，让大家更深刻的理解原理，跟踪前沿的发展，激发思考。
往期深度学习理论
模型训练
在这里，自然就是介绍模型的训练技巧了，从手动调参到自动调参，都会有的。