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深度学习入门攻略(书籍、网课、实战项目)_深度学习 推荐网课 csdn

深度学习 推荐网课 csdn

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1 基础理论

1.1 基本概念

(1)神经网络

可参考学习【神经网络分类】

(2)感知机

(3)梯度下降

(4)多层感知机

(5)反向传播

(6)损失函数

(7)优化器

(8)卷积

(9)池化

(10)注意力Attention

。。。

(11)三大应用领域

  • 图形处理CV:OCR、目标检测、图像识别等等。常用网络有LetNet、VGGNet、GoolgNet、ResNet、GAN、改进的Transformer等。
  • 自然语言处理NLP:分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、关键词抽取、文本分类、自动摘要以及信息检索等等。常用网络有TextCNN、TextRNN、Transformer、Bert。
  • 语音识别ASR:语音合成和语音识别。常用网络如CNN和改进的CNN。

注意:在不同的领域,有不同的概念需要系统学习,此处点到为止,后续将会针对每个领域出详细的攻略文章,比如图像处理中有像素、分辨率、采样、纹理等。自然语言处理中,还有词向量、词嵌入等。

推荐书籍: 《机器学习-周志华》《深度学习-花书》

推荐网课: 《Machine Learning -吴恩达》 《机器学习-李宏毅》

推荐学习笔记: github最多Star笔记

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1.2 语言和工具

编程语言:Python

编译器:VScode或者pycharm

Python需要系统的学一遍,了解一些语法的使用,才能在后续的过程中,能轻松阅读别人的源码,以及写出简洁高效的程序。VScode作为通用的编译器,大部分语言都是写的,生态完善,调试方便,运行方便,部署方便。其中 notebook的ipynb文件的代码写作和运行,非常有必要掌握,这个将Markdown语法与图像可视化结合的一种文件格式。在VScode中是直接可以编辑使用的。在官网下载安装包后,一键直接安装,然后根据教程配置Python的编译环境就可以使用,Vscode的使用可以玩出各种花来,感兴趣的搜”最强Vscode“。将VScode配置成最骚气、最NB的编译器。

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推荐书籍:《笨办法学Python》《廖雪峰的Python教程》

推荐网课:小甲鱼python教程

VScode Python环境配置:配置教程

1.3 深度学习框架

(1)Pytorch

(2)TensorFlow2.0

推荐书籍: 《动手学深度学习-pytorch》《Pytorch 深度学习入门与实战》《TensorFlow 2.0深度学习从零开始学》《简单粗暴TensorFlow 2.0》《30天吃掉那只TensorFlow2.0》

推荐网站: Pytorch 中文官网Pytorch深度学习实战-B站北京大学-Tensorflow2.0

2 项目实战

定位自己做的是哪个领域,就多尝试几个该领域的项目,推荐书籍《阿里云天池大赛 赛题解析-深度学习篇》,有四个深度学习的例子,非常详细的讲解,而且开源。三个方面的其他实战项目举例如下

2.1 图像处理

(1)PyTorch 实现图像风格迁移

标星:3.1k+

地址:【github地址】

(2)StarGan:多领域图像转换 GAN 网络的 PyTorch 实现

标星:2.1k+

地址:【github地址】

(3)TensorFlow与OpenCV相结合的基础教程,入门人工智能图像处理

标星:30+

地址:【github地址】

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2.2 自然语言处理

(1)自然语言处理入门练习

标星:964+

地址:【github地址】

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(2)天池-新闻文本分类竞赛

多名开源方案汇总

【BetterBench -新闻文本分类多种解决方案汇总】

2.3 语音识别

(1)语音数字识别

标星:5+

地址:【github地址】

(2)基于深度学习的中文语音识别系统

标星:5.2k+

地址:【github地址】

(3)基于深度学习的普通话识别

标星:4+

地址:【github地址】

3 竞赛进阶

参加竞赛打榜,少则一个月,多则半年,参赛一次,受益终身,完整的两个比赛就能入门完毕,成为进阶型选手。

(1)阿里云天池

(2)和鲸社区
(3)华为云
(4)百度飞桨
(5)腾讯云

(6)FlyAI竞赛
(7)Biendata竞赛
(8)DataFountain竞赛
(9)DataCastle竞赛
(10)Kaggle竞赛

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