非計算機專業的學生如何入門深度學習？

您好，以下是我的回答，望采納。

我精簡了科班本科階段的學習路線，可直接按以下管線學習，足夠學上至少兩年。

第一部分對應學習管線，第二部分對應管線中每一個環節所推薦的參考書目。

一、推薦的學習管線

1.編程語言學習篇

C -> C++ -> Java -> Python

這一套學完就基本掌握了語言的精髓了。

本科難度一般指的是熟悉，而非精通。

2.算法與數據結構篇

離散數學 -> 算法與數據結構 -> 算法競賽入門

這一套學完就不懼怕面試的算法題了。

對于求職，主要掌握線性/樹/圖/網絡四種結構，以及貪心/DP/分治/搜索等基本算法即可。

3.計算機體系篇

匯編 -> 計算機組成原理 -> 數據庫 -> 操作系統 -> 編譯原理

這一套學完對計算機的理解會提高幾個層次。

但一般的程序員很可能用不到太深的內容。

4.人工智能入門篇

計算機圖像 -> 計算機圖形 -> 大數據分析 -> 計算機視覺 -> 自然語言處理

這一套學完大概能理解AI的發展和應用。

這幾門不能說有嚴格的遞進關系，每門大概熟絡后就可以進入下一門，對于有志于從事AI相關的，能精通一個方面就很難得了。

二、對應科目推薦的書籍清單如下

C：《C程序設計語言》

C++：《C++程序設計語言》

Java：《JAVA編程思想》

Python：《Python核心編程》

離散數學：《離散數學及其應用》

算法與數據結構：《算法導論》（前幾章）

算法競賽入門：《挑戰程序設計競賽》

匯編：《匯編語言程序設計》

計算機組成原理：《計算機組成原理》

數據庫：《數據庫系統概念》

操作系統：《現代操作系統》

編譯原理：《編譯原理》

計算機圖像：《數字圖像處理》

計算機圖形：《OpenGL編程指南》

大數據分析：《統計學習方法》

計算機視覺：《計算機視覺》

自然語言處理：《Deep Learning in Natural Language Processing》

關于目的，這篇回答想告訴非科班科班學生每天在學什么，以便于重塑基礎，追趕進度，并非為了短時沖刺，跟風求職。（對于突擊求職，精讀具體的細分方向是更好的選擇）

關于時間，課表里一共17門課，按每課3學分折算共51學分，差不多是兩學期的課時。

關于硬核，這里的每門課在科班的培養計劃里都能找到，但不是每個計算機科班學生都能完全掌握這些課程，計算機這門學科本身就很硬核。

關于依賴關系，有些模塊中確實不強，能力足夠的話可以自行調整順序，或者按能力需求跳過部分課程。

對于從零開始的小白，我還是建議C/C++入門，大多數大學也都是這樣設置的。從某種程度上來講，面試時能用C/C++手寫高效算法象征著較好的邏輯思維能力和良好的計算機功底，會在面試中獲得很大的加分。