深度学习自学指南:6个月从基础知识到模型构建

  在这份攻略中,我将给大家讲讲零基础入门深度学习可行性强的资料和学习方法。当然,虽说的零基础,但也有一个小门槛,你需要满足以下条件:

  量子位在这里补充一句,想入门的小伙伴也可以现在开始准备英语了,毕竟……这些课程都是英文的。

  如果想学开车,应该坐上车通过模拟真实开车环境学习,而不是首先了解内燃机和离合器的工作原理。学习深度学习亦是如此,我们需要遵循这种自上而下的学习方法。

  当然,也有一些其他不错的服务平台可供你选择,包括Paperspace、亚马逊AWS、谷歌云平台(GCP)、Crestle和Floydhub等。

  经过前面两个基础夯实阶段,现在我们有时间贯彻上面提到的自下而上学习法了。

  Coursera上“微专业”获取方式和大学修展业很相似,学习课程后也需要完成相关作业。但讲真你值得修一个专业。

  现在是时候了解深度学习库了,TensorFlow、PyTorch和MXNet等都需要去了解一下,并且可以为你喜欢的问题从头开始构建架构了。

  到这里我们可以发现,前三个步骤是在理解深度学习是什么,从第四步开始,你需要学习从头开始实现一个项目,并学习利用各种工具构建模型。

  现在,可以去刚刚提到的fast.ai课程的第二部分看看了,也就是Cutting Edge Deep Learning for Coders这一课。这里面包含的问题更高级,你将学习阅读最新的研究论文并且学习去理解它们。

  上面的每个阶段都需要4至6周的时间去理解它们。当你按照上面的方法学习了26周后,你会打下坚实的深度学习基础。

  如果有时间,还推荐你读读这本Deep Learning,对巩固理解很有帮助。

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