转行深度学习方法论

定位

搞清楚自己的定位，商业、学术、工程、数据。

个人的偏好是工程与商业，改进现有系统，关注新的可能。

把机器学习当作一个工具，快速解决实际问题。

抓大放小，不要过早陷入不必要的细节中去。

实践中学习

不要等万事俱备再开始，否则可能永远无法开始。

传统的课程很多是无法与时俱进的，深度学习领域变化太快了，需要在实践中学习最新技术和工具。

利用开源代码跑通整体流程，做一些针对性的改进，先用起来。

小步快跑，持续迭代，持续交付。

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论文是第一手的信息

不要怕，深度学习领域发展没几年，基本都是年轻学者，对数学要求不高，沉下心来，读懂压力不大

读经典

读综述

系统化

利用碎片时间（暗时间）

广泛涉猎，深入浅出，T型知识结构

经典内容反复读

纸质书：书读不了几本，有价值的书就买回来，方便做笔记，随时翻阅。

笔记，梳理体系

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