了解/从事机器学习/深度学习系统相关的研究需要什么样的知识结构？
跟着网络资料自学、刷MOOC是许多人学深度学习的方式，但深度学习相关资源众多，应该从哪儿开始学呢？ 富有自学经验的GitHub用户Sanny Kim贡献出了一份深度学习自学指南。  她自学成才，有Udacity、deeplearning.ai、Coursera的一大堆课程认证，甚至连大学都是上的以自学、MOOC著称的Minerva大学，自学卓有成效，曾经在微软做实习软件工程师，现在则是字节跳动（头条）AI实验室的机器学习实习生。 下面，就让我们来看看这份自学指南都包含什么内容吧。由于资料课程非常多，建议大家存下来慢慢看。 作为深度学习从业者，最重要的基础，一是代码，二是数学。 代码的选择毋庸置疑，一定要学Python，毕竟这是当今深度学习界最火的语言，没有之一。 而数学一样重要，虽然数学常常难倒英雄汉，不过如果你只是想把深度学习拿来在你的领域试用的话，暂时不需要搞明白太多数学基础， 但是，Sanny Kim建议，熟知数学理论基础，使用深度学习框架会更易懂，因此需要一定的微积分、线性代数和统计学基础， Python可以选择下面的课程： 哈佛CS50课程里Python讲得比较少，如果你喜欢阅读，可交互的在线书《如何像计算机科学家一样思考》会更适合你。 微积分方面有几个必须搞懂的概念：微分，链式法则和偏导数。 数学基础好、想要快速学习微积分的同学请戳： 数学不太好的同学请戳： 已经学过需要复习一下，或者几乎放弃治疗、只想简单了解一下的同学请戳： 补充材料： 线代方面有几个必须搞懂的概念：向量，矩阵，矩阵运算，包括加减乘除逆运算。 还是一样，想认认真真搞懂线代的同学请戳： 走马观花的同学请戳： 戳这个来了解更多实际的写代码方法： 补充材料： 概率统计方面有几个必须搞懂的概念：平均值，标准差，分布，采样，贝叶斯定理。 补充材料： 列了这么多数学课，你要是觉得上面这三门课学起来太累，可以只看和深度学习、机器学习相关的部分，那么安利你学习下面这两份材料： 当然，因为数学嘛，毕竟是门大杀器，要是实在学不下去，可以先开始学下面的深度学习部分，看到哪儿原理不懂了，再回来翻资料理解一下。 现在，恭喜你学会了Python，还搞懂了一部分数学理论知识，终于可以开始学正儿八经的深度学习了。 深度学习入门非常重要的两套课程，分别是 这两份资料在深度学习MOOC领域几乎无人不知无人不晓了，吴恩达的课程重视理论解释，fast.ai更侧重编码，Sanny Kim是这样学这两套课程的： 1、先看deeplearning.ai的1、2、4、5；2、在看fast.ai的第一部分；3、看deeplearning.ai的3；4、（可选）做deeplearning.ai的作业；5、把上面的1~4复习一遍。 fast.ai从第二部分开始相对比较难，建议后面再学。另外，想充分利用fast.ai，最好有一块GPU，没有的话就去薅Google羊毛，学习使用Colab（反正将来一定会用到的）。 最后，给读书党安利： 不能光靠MOOC学深度学习，下面这些视频课程也要学习了解一下： 刷博客也是自学的重要途径，这里一些经典博客可以作为学习资料： Jupyter笔记本： NumPy： Pandas： Scikit-learn： Matplotlib： 现在，基础、原理、代码你都学的差不多了，终于可以开始使用深度学习这项大杀器了。 那，拿来干点啥，从什么项目开始下手呢？可以看这些找找灵感： 另外，还需要做处选择，在TensorFlow、PyTorch、Keras等一大堆框架里选边站，找一个你觉得好用的框架。 项目实践好了之后，就可以开始写技术博客啦！ 现在，你终于成为了一个掌握深度学习技能的人，可以考虑在计算机视觉、自然语言处理、机器学习、自动驾驶……等许多领域深入发展了。 不过，Sanny Kim还是建议大家先去学： 可以从这里了解一些前沿的东西，比如GAN、神经翻译、超分辨率之类的，之后就可以选择一个你喜欢的方向深入研究了。 斯坦福CS231n不同年份有不同年份的特点，比如2017年有一个关于生成模型的课程，2016年有Jeff Dean的演讲，如果想了解在深度学习爆发之前计算机视觉的发展，可以看最后一个课程。 斯坦福CS224N的NLP、深度学习课程很棒，包含视频、PPT、作业、作业答案甚至还有课堂项目，相比之下2019版本包含了更多新内容。 牛津和DeepMind合作的项目也很不错，还附带了GitHub。 如果想研究强化学习（RL），那很不幸你前面学的deeplearning.ai和fast.ai里都没有，所以Sanny Kim建议按照下面的顺序学习： 想要了解机器学习，吴恩达的课程是十分经典的教材。如果你想学习更多相关的数学理论，可以学加州理工的课程。 如果你对自动驾驶感兴趣，可以去学MIT的课程，包含广泛的相关内容介绍，还有比如Aurora这种专业自动驾驶公司大佬的分享。 你可能会发现，梯度下降、反向传播，这些问题都出现了 重点论文： 备忘录： GitHubhttps://github.com/sannykim/deep-learning-guide 推特https://twitter.com/sannykimchi/status/1138103256792494085?s=21 — 完 — 量子位 · QbitAI վ'ᴗ' ի 追踪AI技术和产品新动态 戳右上角「+关注」获取最新资讯↗↗ 如果喜欢，请分享or点赞吧~比心❤️ 