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DeepLearning入门指南 - 从理论到实践的全面学习资源汇总

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DeepLearning入门指南 - 从理论到实践的全面学习资源汇总

深度学习是人工智能领域最热门的技术之一,但对于初学者来说,要系统地学习掌握深度学习知识并不容易。本文旨在为深度学习初学者提供一份全面的入门指南,汇总了从理论到实践的优质学习资源,帮助读者构建完整的知识体系。

一、数学基础

深度学习需要一定的数学基础,主要包括:

  • 线性代数
  • 概率论与数理统计
  • 微积分
  • 最优化方法

推荐学习资料:

  1. 机器学习的数学基础
  2. CS229线性代数与概率论基础
  3. 《数学之美》作者:吴军

二、机器学习基础

在学习深度学习之前,需要先掌握机器学习的基础知识。推荐资源:

  1. 吴恩达机器学习课程 - Coursera上最受欢迎的机器学习入门课程
  2. 《机器学习》周志华 - 西瓜书,机器学习经典教材
  3. 《统计学习方法》李航 - 偏理论的机器学习经典教材
  4. scikit-learn官方文档 - 边学边实践

三、深度学习基础

  1. 神经网络与深度学习 - Michael Nielsen - 深入浅出的神经网络入门教程
  2. 深度学习 吴恩达 课程 - 最系统的深度学习入门课程
  3. 《动手学深度学习》 - 理论与代码实现相结合的教程
  4. CS231n:计算机视觉课程 - 斯坦福经典的CV课程
  5. 台湾大学李宏毅教授深度学习课程 - 内容详实的深度学习课程

四、深度学习框架

  1. TensorFlow

  2. PyTorch

  3. Keras

五、计算机视觉与自然语言处理

  1. 计算机视觉

  2. 自然语言处理

六、强化学习

七、项目实战

  1. Kaggle比赛 - 参加数据科学竞赛
  2. AIStudio - 基于飞桨的AI开发平台
  3. TensorFlow官方模型库
  4. PyTorch官方模型库

八、进阶学习

  1. 深度学习论文精读
  2. 《深度学习》 Yoshua Bengio等著 - 深度学习圣经
  3. 机器学习&深度学习面试题

本文汇总了深度学习从入门到进阶的主要学习资源,希望能为初学者提供清晰的学习路径。深度学习是一个日新月异的领域,建议读者持续关注最新进展,学以致用,在实践中不断提升。祝大家在AI的道路上学有所成!

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