最近几年来，人工智能在全球范围内快速发展，而其中最常见的方法之一便是使用深度学习工具——也被广泛用于各种AI场景的“人工神经网络”技术。GRE（全称为：Graduate Record Examination）是美国研究生入学考试，作为全球范围内的留学生入学的门槛考试之一，伴随着人工智能与机器学习技术和范式的普及，越来越多的学生会选择进行GRE考试，而人工神经网络工具则是其中重要的组成部分。那么，即便没有编程背景也想学习和使用深度学习和人工神经网络工具，该如何入门呢？
首先，学员需要了解这些工具的基本原理和特点。例如，人工神经网络一般被分为4个层次：输入层、隐藏层、输出层和偏执层，学员需要了解这些层次之间的作用和关联，同时了解如何进行层次的优化和错误的修正。此外，还需要熟悉python编程语言和深度学习框架，如何下载和使用神经网络软件库，如Theano、Torch、Tensorflow等，以便更高效地应用深度学习工具。
其次，学员应该注重实践，参与并设计项目，例如开发语音识别、人脸识别和智能问答系统等，以这些项目让学员更好地掌握深度学习和机器学习这些工具的应用场景和实现原理。可以在线参加各种深度学习的比赛，并阅读和参与开源社区，深入了解深度学习的实现和应用方式，从而累积实际的动手能力。
此外，学员需要注重学习并掌握一些必要的数学知识，如线性代数、概率论和统计学，许多机器学习算法都涉及这些科目的知识。因此，需要通过课程或书籍了解这些知识点，从而更好地理解和应用机器学习算法以及深度学习的原理。
最后，学员需要寻找相关的新闻和更新，以保证自己始终处于深度学习和神经网络技术的最前沿。涉及该领域的各种会议和研讨会也是必不可少的资源，可以在此学习最新的发展趋势，并与同行交流。
