写一点我的经验和想法给大家作参考。我三年半以前被栽，当时云计算和机器学习很热，觉得机器学习更适合我。就开始利用网上资源学机器学习。上过Andrew Y Ng 的课（couriers)，再学了一点NLP(natural language processing), 这点知识使我从c# .net 跳到java spring 做一个公司的自然语言产品。做了一年多后被转到另一个project, 原因是我在的城市的R&D不在公司总部，只有三个人，而公司CEO对那个自然语言项目入迷，想对开发有非常tight control.公司要我们转项目时说是临时帮忙，完了后再转回去。没想到最后决定把我们都砍了，给了我们两个月的时间找工作。
所以我这三个月都在找工作，很快发现deep learning 是一个很容易切入的项当。由于历史原因，neural network (现在叫deep learning) 几经坎坷， 坚持到底的人很少，也就多大的Geoffrey Hinton, Montreal 的Yashihua Bengio, 还有一个是Yann Lecun 几个人。只这几个大牛，而他们的学生都被FAGA大公司挖走，别的学校做deep learning 的人很少。大家有兴趣到YouTube 上找Andrew Ng的video 看看，就知道deep learning 成熟到可以做很多实用产品。
我建议有兴趣的朋友可以上coursera 上Andrew 的deep learning specialization．没有机器学习背景的先上他的机器学习。Andrew 的课很实用，又比较容易。愿意深一点的可上Geoffrey Hinton 的Neural network in machine learning，这是公认的比较难的课，对找工作会有很大的帮助。
另外一点是，需要有耐心。很多公司想招deep learning 的人，但公司里有经验，懂的人没有，没法评估候选人。拿证书会有帮助。
我觉得这种机会特别适合喜欢学习钻研的人，学习应用数学，物理，CS和工程的人，只要有心，有时间都可以试试。
