<div dir="ltr">
<h2>Beginning the journey to your Deep Learning Career?</h2><p>Deep 
learning can be a complex and intimidating field for novices. Concepts 
like hidden layers, convolutional neural network, and backpropagation 
keep popping up when you try to comprehend the deep learning concepts.</p><p>It's
 not easy - especially if you go on an unorganized learning route and do
 not cover the basics first. You'll end up wandering around in a foreign
 city like the tourist who has no map!<br><br>There's a good thing - you
 don't require advanced degrees or a Ph.D. to study and master deep 
learning. But there are certain key concepts that you must be aware of 
(and know about) before you plunge into deep learning.<br><br>I'll cover
 five of these essential concepts in this article. I also recommend 
going through the resources below to enrich your learning experience</p><h2>A Brief Introduction Neural Networks (Free Course)</h2><h4>- Computer Vision using Deep Learning</h4><h2> A Comprehensive Learning Path for Deep Learning in 2020</h2><p>The five most important things to know before you begin your deep-learning journey are:</p><h2>- Getting your system ready</h2><h4>- Python programming</h4><p>- Linear Algebra and Calculus<br><br>- Probability and Statistics<br><br>- Key Machine Learning Concepts</p><h2>1. Getting your System Ready for Deep Learning</h2><p>In
 order to master the latest skill, for instance, cooking, you would 
first require all the tools. For cooking, you will need equipment like a
 knife, a cooking pan and, of course, a gas stove! Check out the brand 
new web site <a href="https://pureinfohub.com/" rel="dofollow">https://pureinfohub.com/</a> There are many tools available, but you will also have to learn how to make use of the tools provided to you.</p><h2>cooking_tools_deep_learning</h2><p>In
 the same way, it is crucial to setup your system for deep-learning, 
have some knowledge of the tools you would need and know how to utilize 
them.<br><br>This is a great guide to get started with Git and the basic Git command: Git - Tutorial.<br><br>The
 Deep learning boom has not only led to path-breaking research in the 
field of AI but has also broken new barriers in computer hardware.</p><h2>GPU (Graphics Processing Unit):</h2><p>You
 will require the GPU to process video and image data for most deep 
learning projects. You can build an advanced model of deep learning on 
your PC or laptop with no GPU, but this would be extremely 
time-consuming to do. The primary benefits of a GPU has to offer are:</p><p>It allows parallel processing.</p><p>In a CPU+GPU combo the CPU assigns difficult tasks to GPU and performs other tasks itself, thus saving much time.</p><h2>Here's a great video explaining the difference between a CPU and GPU:</h2><p>The
 best feature? You don't need to buy an GPU or have one installed on 
your machine. There are a variety of Cloud Computing resources that 
provide GPUs either for no cost or at a affordable cost. There are also a
 handful of GPUs that come preinstalled with some practice data sets and
 tutorials that are preloaded. A few of them include Paperspace 
Gradient, Google Colab as well as Kaggle Kernels.<br><br>On the other 
side, there are fully-fledged servers as well which need some 
installation and some modifications such as Amazon Web Services EC2.</p><h2>Data Structures and their use in Python</h2><p>Python
 offers a variety of data structures that we can use for different 
purposes. Each data structure has distinct properties that we can 
utilize to store different kinds of data and data types. These 
properties include:<br><br>The term "ordered" means that there is a 
certain sequence in which the elements within the data structure are 
stored. However, no matter what method or time we employ it, this order 
will remain the same (unless we change it explicitly)<br><br>Immutable: 
This means the structure of data cannot be changed. If a structure of 
data can be mutable it implies that it is able to be modified</p>

<a href="https://pureinfohub.com/">https://pureinfohub.com/</a></div>