从应用的角度来看，深度学习怎样快速入门？

感觉从应用角度来看的话想要快速入门肯定还是要用起来。

从我个人的经验来讲可以先在网上找一些tutorial看一看，了解一下深度学习应用的大体流程。

因为现在都流行低代码，所以其实不需要有很过硬的深度学习背景或者代码背景也可以轻松应用深度学习。

比如百度有推出一个叫bml的AI开发平台，功能很强大，很适合深度学习小白。

从数据的收集，标注，清洗到模型的训练，调参，部署都可以在这个平台上完成而且操作非常简单，设计非常人性化。

在数据的标注上平台提供智能标注的功能，我们只需要标注30%左右的数据，系统就可以自动标注剩下的数据，很省时间。

平台还可以自动进行数据的preprocess，又为我们免去了让人挠头的一步。

在模型训练部分就更方便了，平台提供了预置模型调参的建模方式。我们不需要写任何代码，只需要根据根据训练任务选择合适的预训练模型和网络配置就可以了。在这方面平台也在文档里给出了很简单易懂的建议供大家参考。

前面提到想要快速入门，需要多操作，多看tutorial，这个平台上就提供了不同应用场景的例子，相应的数据集和如何在bml上完成全套操作的非常详细的tutorial。

比如 https://ai.baidu.com/ai-doc/BML/Xkos0pyyu 就是一个检测道路交通电子眼的例子

推荐大家都可以去试试，是很好的入门练习。