学习资料

要读的第一本书

基础理论习得的最直接来源就是书本。按机器学习理论、深度学习理论、编程语言三方面划分,这里推荐如下书籍辅助您。

机器学习理论

在开启深度学习之前,您需要先行掌握机器学习的理论。深度学习是机器学习中的一个分支,两者内在的理论基础存在强关联。 机器学习理论的书籍教材比较多,这里推荐一本易懂易学的书籍,可以重点关注神经网络部分。

书名:《机器学习》(周志华著,清华大学出版社,2016年版)

深度学习理论

打好机器学习的理论功底后,您可以开始钻研深度学习的理论。通常深度学习理论会给人留下抽象难懂的印象,且和数学结合紧密。 为了让您能够顺利入门,这里推荐一份易学易用的教材,无论深度学习理论还是数学理论即可一本搞定。

书名:《Deep Learning(深度学习)》(Goodfellow, Bengio, Courville合著,赵申剑、黎彧君、符天凡和李凯合译,人民邮电出版社,2017年版) 此书电子版在Github上已经开源,详情可参考此链接 《深度学习》

编程语言

Python方向:这里推荐您学习Python,一方面各大主流深度学习框架的主力支撑编程语言均为Python;另一方面,对比其他语言,Python较为简单易学。 Python的教材种类较多,这里推荐一本实操和理论性都兼顾的教材,只要完成书中52个习题,跑代码然后发现问题解决,就能逐步上手。

书名:《“笨办法”学Python》(Zed Shaw著,王巍巍译,人民邮电出版社,2014年11月版)

C++方向:C++语言在底层框架中使用较多,您逐步掌握开源框架的基本操作后,在更高阶的框架应用中会用到这个技能点。 同前面提到的Python一样,学习C++时需要多上手操作。这里推荐迅速上手C++的书籍,不但能够学习功能和结构,还提供了解决方案的示例。

书名:《Essential C++》【美】李普曼(Lippman,S.B.)著,侯捷译,电子工业出版社2013年8月版

要看的视频公开课

在学习一门新技术的同时,除了看书,如果有老师面对面教授,可以更快更好的学会知识。相比于线下授课,视频公开课能够在省钱省力的同时,达到易学易掌握的效果。 目前深度学习的课程多是公开免费的,通过学习您可以更轻松的理解深度学习中的抽象理论,并在实操方面不绕弯路。 综合课程生动性、可操作性、紧凑性、连续性这些特点,这里推荐如下课程,同步附上网址,便于您查找学习。

理论知识详解视频课

机器学习 斯坦福大学教授吴恩达公开课程,包含相关算法的详细讲解。

AI技术 百度推出的“AI核心技术掌握”课程,每节课在20-30分钟左右,从AI技术到深度学习进行全面细致的解读。

深度学习 台湾李宏毅教授的在线课程,其中是英文课程,会结合国外的科研成果,但也适合新手入门和理解深度学习。

编程语言 Python操作课程,从基础到进阶操作都提供详细说明,每节课时长20分钟左右。

PaddlePaddle实操视频课

掌握好理论基础,具备编程能力后,您可以开始使用PaddlePaddle Fluid进行实操,从初阶开始学习,向着中高阶努力。 目前已有PaddlePaddle官方视频公开课在官网呈现,内含PaddlePaddle实战、PaddlePaddle应用场景和机器学习模型讲解课程,帮助开发者从零开始使用PaddlePaddle,从简单场景逐步过渡到工业级应用。点击这里您即可开始视频课的学习之旅。