谢邀，区块链入门可以先关注几个技术分享的微信公众号，如腾讯创业，云溪社区，互联网思想，区块链探长等，可以先通过这些公众号的科普文章了解区块链，获取区块链技术的相关资讯，学习区块链技术带来的技术红利有哪些，尽量全面了解，不要局限于全民热议的比特币范畴；
区块链技术可以去学习一些主流的区块链技术平台，如以太坊的truffle、Solidity，以及Bitcoin Core、Fabric等技术，特别是以太坊 Solidity进行区块链技术实践是最容易入门的，具体可以购买相关书籍学习就好，也可以学习下Bitcoin Core、Fabric等技术实践区块链，而且Bitcoin Core开源，能比较完整的学习到区块链原理和核心技术，这样就能掌握区块链技术最原始的知识体系；
至于教练，我认为兴趣才是学习最好的教练，大家共同努力！
对于楼主的区块链怎么入门这个问题，你是想了解区块链的技术呢？还是想知道区块链的产品呢？
区块链是一个分布式记账技术，简单一点就是由全民都参与的记账方式。很多人都会担心，如果真的是全民参与记账的话，如果有一些不法分子投机取巧，那是不是证明区块链不安全啊!区块链当初在开发的时候肯定已经将这些问题都考虑进去了，想要了解去了可以从他的几个特点去中心化、分布式记账、不可篡改性、高度透明等着手。
区块链的去中心化，将生活中的第三方平台全部取缔，不再有第三方平台，实现了点对点的交易，在一定程度上提高了效率。分布式记账不再由第三方平台记录信息，而是所有的参与者都记录。记录信息的一个人想改变自己记录的信息，会影响后续信息的记录，所以个人是无法随意更改自己的信息的，所以这就是不可篡改性。还有就是所以的信息储存在网络中都是透明的，并且可以给网络的参与者使用，不要担心自己的信息会泄露，区块链独有的计算方法会隐藏你的实际身份，但是你的交易还是会被记录在网络中，这就是它的透明性。
对于区块链的产品，近年来，由于区块链的发展趋势越来越好，所以有越来越多的互联网公司开始研发区块链的产品，列如：百度莱茨狗、网易开发的网易星球、公信宝、迅雷开发的玩客币、星光云的星光链（STA）等都是基于区块链挖矿而产生的只是目前还不能交易。
面对着这么多的区块链产品，相信有不少人都不知道该怎么选择。百度的莱茨狗其实就是养狗小游戏，选择莱茨狗还增加了繁殖功能和邀请好友的积分的功能。
网易星球是网易推出的第二款区块链产品，通过app邀请码注册之后会得到黑钻，虽然现在的黑钻还不能交易，但是网易最近好像在推出商品竞拍，可能黑钻到时候也能进行交易。
星光链（STA）是由星光云开发的，它都是通过分布式存储和计算的，未来也会应用到智能城市和物联网的场景，STA是一种基于星光云、星光链、星光设备实现的结算代币，用于购买星云矿机、星光云智能设备、星光存储云商家服务的创建和交易的结算。同时STA作为星光云系统的媒介，是可以共享星光云的交易媒介的，也可以兑换点点星光云仓储商品和服务。
百度莱茨狗、网易星球、星光链、公信宝还是比较好的，如果你真的想了解这些产品的话，可以去它们的官方网站看看，以便更加了解他们的规划和操作，对你是很有帮助也是很重要的。
以上是我的回答，希望对你有所帮助！
区块链是一个分布式记账技术，你是想了解区块链技术还是区块链产品呢？这是两个概念，好多人都会上来问，大多数人的意思都是想了解区块链产品，怎么入门。怎么挖矿而已，估计你也是想了解哪一家的区块链产品好一点。
现在来看。区块链产品，比较火的有网易星球，公信宝，百度莱茨狗。遨游共生币，这几个做的比较早。而且都是大公司，资金雄厚，不怕他跑路。小公司的要注意了，千万不要投钱进去
现在区块链的玩法，大多都是不用花钱，投入时间就行了。只要每天打开app领取代币就行了。现在只是数字概念还没有开放交易，等开放了就可以进行买卖了。
如果区块链产品不对接市场场景交易，数字代币是没有价值的。所以现在好多人都在等着开放交易，等着自己手机的代币升值呢？希望我的回答可以帮助你。
Medium上获得超过一万五千赞的深度学习入门指南，结合图文为你缕清深度学习中的各个基础概念的内涵。
Image credit: Datanami
人工智能（AI）
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和机器学习（ML）
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都属于目前最热门的话题。
在日常生活中，AI这个术语我们随处可见。你或许会从立志高远的开发者哪那里听说她（他）们想要学习AI。你又或许会从运营者那里听到他们想要在他们的的服务中实施AI。但往往这些人中的绝大多数都并不明白什么是AI。
在你阅读完这篇文章之后，你将会了解AI和ML的基本知识。而更重要的是，你将会明白深度学习()，这类最热门的机器学习，是如何运作的。
这篇教程适用于所有人，所以本文并没有涉及高级数学。
背景
理解深度学习如何工作的第一步是掌握下列重要术语之间的区别。
人工智能（AI）v.s.机器学习（ML）
人工智能是人类智能在计算机上的复制。
AI的研究之初，那时的研究人员尝试着复制人类智能来完成像玩游戏这样特定的任务。
他们引入了大量的计算机需要遵守的规则。有了这些规则，计算机就有了一份包含各种可能行动的清单，并基于这些规则作出决定()。
机器学习，指的是机器使用大量数据集而非硬编码规则来进行学习的能力。
ML允许计算机通过自身来学习。这种学习方法得益于现代计算机的强大性能，性能保证了计算机能够轻松处理样本数巨大的数据集。
监督学习 v.s. 非监督学习
监督学习
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指的是利用已标注数据集进行的学习，该数据中包含输入和期望输出。
当你利用监督学习来训练AI时，你提供给它一份输入，并告诉它预期的输出。
如果AI所生成的输出是错误的（译者注：与期望输出不同），它将重新调整计算（注：应该是对公式的参数进行重新计算）。这个过程将会在数据集上迭代运行，直到AI不再犯错误。
预测天气的AI便是监督学习的一个典型例子。它通过学习过往数据来预测未来天气。该训练数据拥有输入（气压，湿度，风速）和输出（温度）。
非监督学习
()
是机器学习应用没有指定结构的数据集来进行学习的任务。
当你应用非监督学习来训练AI时，你可以让AI对数据进行逻辑分类。
电商网站上的行为预测AI便是非监督学习的一个例子。它无法通过拥有输入和输出的已标注数据集来进行学习。相反地，它在输入数据上创建它自己的分类。它将会告诉你哪一种用户最可能购买差异化的商品。
深度学习又是如何运作的呢？
现在你已经准备好去理解什么是深度学习，以及它是如何运作的。
深度学习是机器学习中的一种方法。在给予它一组输入后，它使我们能够训练AI来预测结果。监督学习和非监督学习都能够用来训练AI。
我们将通过建立一个假设的机票价格预估系统来阐述深度学习是如何运作的。我们将应用监督学习方法来训练它。
我们想要该机票价格预估系统基于下列输入来进行预测（为了简洁，我们除去了返程机票）：
起飞机场
到达机场
起飞日期
航空公司
神经网络
接下来我们将视角转向我们的AI的大脑内部。
和动物一样，我们预估系统AI的大脑中有神经元。将它们用圆圈表示。这些神经元在内部都是相互连接的。
Image credit: CS231n
这些神经元又被分为三种层次：
输入层
隐藏层
输出层
输入层接收输入数据。在本案例中，在输入层中有4个神经元：起飞机场，到达机场，起飞日期以及航空公司。输入层将输入传递给第一个隐藏层。
隐藏层针对我们的输入进行数学运算。创建神经网络的一大难点便是决定隐藏层的层数，以及每层中神经元的个数。
深度学习中的“深度”所指的是拥有多于一层的隐藏层。
输出层返回的是输出数据。在本案例中，输出层返回的是价格预测。
那么它到底是如何来运算价格预测的呢？
这便是我们将要揭晓的深度学习的奇妙之处了。
每两个神经元之间的连接，都对应着一个权重。该权重决定了输入值的重要程度。初始的权重会被随机设定。
当预测机票价格时，起飞日期是决定价格的最重要的因素之一。因此，与起飞日期这个神经元相连的连接将会有更高的权重。
Image credit: CodeProject
每个神经元都有一个激活函数()。若没有数学推导，这些函数十分晦涩难懂。
简而言之，激活函数的作用之一便是将神经元的结果“标准化”。
一旦一组输入数据通过了神经网络的所有层，神经网络将会通过输出层返回输出数据。
一点也不复杂，是吧？
训练神经网络
训练AI是深度学习中最难的部分了。这又是为什么呢？
你需要一个庞大的数据集
你还需要强大的算力
对于我们的机票价格预估系统，我们需要得到过往的票价数据。由于起始机场和起飞时间拥有大量可能的组合，所以我们需要的是一个非常庞大的票价列表。
为了训练机票价格预估系统的AI，我们需要将数据集的数据给予该系统，然后将它输出的结果与数据集的输出进行比对。因为此时AI仍然没有受过训练，所以它的输出将会是错误的。
一旦我们遍历完了整个数据集，我们便能创造出一个函数，该函数告诉我们AI的输出和真实输出到底相差多少。这个函数我们称为损失函数。
在理想情况下，我们希望我们的损失函数为0，该理想情况指的是AI的输出和数据集的输出相等之时。
如何减小损失函数呢？
改变神经元之间的权重。我们可以随机地改变这些权重直到损失函数足够小，但是这种方法并不够高效。
取而代之地，我们应用一种叫做梯度下降()的技巧。
梯度下降是一种帮助我们找到函数最小值的技巧。在本案例中，我们寻找损失函数的最小值。
在每次数据集迭代之后，该方法以小增量的方式改变权重。通过计算损失函数在一组确定的权重集合上的导数（梯度），我们便能够知悉最小值在哪个方向。
Image credit: Sebastian Raschka
为了最小化损失函数，你需要多次迭代数据集。这便是需要高算力的原因了。
利用梯度下降更新权重的过程是自动进行的。这便是深度学习的魔力所在！
一旦我们训练好机票价格预估的AI之后，我们便能够用它来预测未来的价格了。
拓展阅读
神经网络有非常多的种类：用于计算机视觉()的卷积神经网络()以及应用于自然语言处理()的循环神经网络()。
如果你想要学习深度学习的技术细节，我建议你参加一个在线课程。
吴恩达()的深度学习专项课程()是当下最好的深度学习课程之一。如果你并不需要一个证书，你便可以免费旁听这门课程。
小结
1. 深度学习应用神经网络来模仿动物智能。
2. 神经网络中有三个层次的神经元：输入层、隐藏层以及输出层。
3. 神经元之间的连接对应一个权重，该权重决定了各输入数据的重要程度。
4. 神经元中应用一个激活函数来“标准化”神经元输出的数据。
5. 你需要一个庞大的数据集来训练神经网络。
6. 在数据集上迭代并与输出结果相比较，我们将会得到一个损失函数，损失函数能告诉我们AI生成的结果和真实结果相差多少。
7. 在每次数据集的迭代之后，都会利用梯度下降方法调整神经元之间的权重，以减小损失函数。
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