摘自深度学习文章
demo侠：下载了目前所有流行的框架，对不同框里的例子都跑一跑，看看结果，觉得不错就行了，进而觉得，嘛，深度学习也不过如此嘛，没有多难啊。这种人，我在面试的时候遇到了不少，很多学生或者刚转行的上来就是讲一个demo，手写数字识别，cifar10数据的图像分类等等，然而你问他这个手写数字识别的具体过程如何实现的？现在效果是不是目前做好的，可以再优化一下吗？为什么激活函数要选这个，可以选别的吗？CNN的原理能简单讲讲吗？懵逼了。
调参侠：此类人可能不局限于跑了几个demo，对于模型里的参数也做了一些调整，不管调的好不好，先试了再说，每个都试一下，学习率调大了准确率下降了，那就调小一点，那个参数不知道啥意思，随便改一下值测一下准确率吧。这是大多数初级深度学习工程师的现状。当然，并不是这样不好，对于demo侠来说，已经进步了不少了，起码有思考。然而如果你问，你调整的这个参数为什么会对模型的准确率带来这些影响，这个参数调大调小对结果又会有哪些影响，就又是一问三不知了。
懂原理侠：抱歉我起了个这么蠢的名字。但是，进阶到这一步，已经可以算是入门了，可以找一份能养活自己的工作了。CNN，RNN，LSTM信手拈来，原理讲的溜的飞起，对于不同的参数对模型的影响也是说的有理有据，然而，如果你要问，你可以手动写一个CNN吗？不用调包，实现一个最基础的网络结构即可，又gg了。
懂原理+能改模型细节侠：如果你到了这一步，恭喜你，入门了。对于任何一个做机器学习/深度学习的人来说，只懂原理是远远不够的，因为公司不是招你来做研究员的，来了就要干活，干活就要落地。既然要落地，那就对于每一个你熟悉的，常见的模型能够自己手动写代码运行出来，这样对于公司的一些业务，可以对模型进行适当的调整和改动，来适应不同的业务场景。这也是大多数一二线公司的工程师们的现状。然而，对于模型的整体架构能力，超大数据的分布式运行能力，方案设计可能还有所欠缺，本人也一直在这个阶段不停努力，希望能够更进一步。
超大数据操控侠：到这一阶段，基本上开始考虑超大数据的分布式运行方案，对整体架构有一个宏观的了解，对不同的框架也能指点一二。海量数据的分布式运行如何避免网络通信的延迟，如何更高效更迅速的训练都有一定经验。这类人，一般就是我这种虾米的领导了。
模型/框架架构师：前面说了一堆都是对现有的框架/模型处理的经验，这个阶段的大侠，哦，不对，是大师可以独立设计开发一套新框架/算法来应对现有的业务场景，或者解决一直未解决的历史遗留问题。没啥好说了，膜拜！