深度学习领域是一个新兴的领域，但是他不是大圣悟空，是从石头缝里钻出来的。它有自己悠久的历史。
我作为深度学习的刚刚入了一点门的人来说一下，我对这个系统的自己的认识。
深度学习系统太复杂了。
涉及到的领域，我用我仅有的一些经验来总结一下，至少包括以下几个方面
- 统计学
- 体系结构（计算硬件设备）
- 数值计算（科学计算，计算流体方程啥的）
- 认知科学（生物基础）
- 待补充
如果从职位领域的来划分的话，包括的则是下面的几个职位
- 构建模型（googlenet，alexnet，rcnn）
- 平台构建（distbielf，torch，theano，tensorflow，mxnet）
- 模型裁剪
- 模型求解
- 模型应用
需要对认知科学有所了解。有借鉴，比起瞎蒙还是好很多。
这个就偏向工程领域里，主要是有足够的工程能力，最好是对底层算法有了解