1. 没有基础可以学习吗？

答：本课程需要掌握必要的高等数学、线性代数和统计基础知识以及比较扎实的机器学习基础知识。没有机器学习基础的学员请一定先学习传统的机器学习算法。此外，还需要掌握Python编程基础。

2. 深度学习算法那么多，我怎么学习？

答：可以先熟悉基本的方法和算法，培养对数据分析的兴趣，奠定一定的基础后，逐步学习较难的算法。特别推荐通过案例和应用学习。有关机器学习技能的培养很重要，具体的方法请参考论文：数据分析类课程的技能培养方法探讨（https://mp.weixin.qq.com/s/HtOZwZXMlErmn87FFIkKYQ）、基于项目实践的机器学习课程改革（《计算机教育》，2019.9）和深度学习在机器学习技能培养教学中的应用（https://mp.weixin.qq.com/s/8o5UOhRFzbW5HveSmaVXmw）。

3.如何使用课程中提到的算法解决实际问题？

答：可以课后先阅读和调试一下经典的案例和代码，然后尝试解决一些简单的问题，通过参加比赛、各种技术研讨、仿真型的项目，直至参加实际项目，这是一个循序渐进的过程，需要耐心、兴趣和毅力。这方面的内容可以学习在头歌平台开设的配套机器学习实践课程https://www.educoder.net/paths/ygpm7bqe和机器视觉与边缘计算应用课程https://www.icourse163.org/course/FUDAN-1456632162。

4.本课程怎么学习？

答：本课程是深度学习的基本课程，适合有一定机器学习基础的学员，配合教材讲解实用的内容，与线下的实训练习结合。建议采用翻转教学方式，结合配套教材，首先学习在线的视频，课下结合实际项目案例讨论算法的应用以及其中关键技能，并通过实验练习数据分析的思维和技能。

5.本课程有无配套的实验资源？

答：有的，配套教材封后扫码可以下载，网课也有部分实验内容可以下载练习。

可以参考:

（1）机器学习实战案例课程：https://www.educoder.net/paths/ygpm7bqe

（2）阿里摩搭https://modelscope.cn/models

（3）华为ModelZoohttps://www.hiascend.com/software/modelzoo/models

6.实验是否有推荐的平台和工具？

答：以下的机器学习平台和工具可以使用：

Anaconda下载地址：https://www.anaconda.com/products/individual，具体的安装使用方法可以参考https://mp.weixin.qq.com/s/dfYNepLqoMRVZywh_eWWSQ

（Tensorflow等机器学习库可以按需安装）。

7.本课程采用什么语言？

答：Python语言（建议3.6-3.9）。

8.课程总体难度如何？

答：属于深度学习基本的内容，难度总体属于初中等，希望学员理解机器学习基础知识，可以先选读本课程第二次开课的内容https://www.icourse163.org/course/FUDAN-1205806833?tid=1206624259。

9.本课程是否有实战的内容？

答：实战练习的课程大家可以选修机器视觉与边缘计算应用课程https://www.icourse163.org/course/FUDAN-1456632162。并以推荐的2本实战案例线下练习，提供源代码和数据（书封后扫码下载）。

10.问题答疑方式？

答：可以在课件首页寻找二维码加赵卫东老师微信直接讨论，或者加入课程的微信群（目前有6大微信群，每群200+学员），平时共享资料或交流问题。也可以发到在线课程的讨论区，一般都会给与及时解答。

11.课程是否提供实训平台？

答：课程的简单实验可以在自己的机器练习外，还可以申请阿里云-天池AI实训平台，具体申请使用方法请参考课程公告。

学习贵在坚持，创新求实，长期努力，必有大成！