关于深度学习如何入门的一些建议

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操作系统：ubuntu18.04
显卡：GTX1060
python版本：2.7（3.7）
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• 深度学习的大致学习顺序
• 学习资料的建议
• 关于项目和比赛

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学习顺序建议

写的比较简单，每一块都有很多细节，这是只是大概介绍。

Sept 1 掌握计算机语言
python , C++

Sept 2 linux操作系统
ubuntu18.04， ubuntu16.04

Sept 3 机器学习
sklearn

Sept 4 深度学习常用库
numpy, matplotlib

Sept 5 深度学习原理
Andrew Ng

Sept 6 深度学习框架
TensorFlow，Pytorch

Sept 7 图像处理
opencv, opengl

Sept 7 kaggle,项目…

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学习资料的建议

每个人的思维方式不同，学习方法也不同，这里的分享仅供参考 （最好的老师：Google）

python:
python适合编程0基础来入手，相对来说比较简单
建议学习时间：2 周
学习资料：python菜鸟教程、B站小甲鱼零基础入门python
建议：学到面对对象的编程就可以了， 之后的网络爬虫，小游戏开发等看个人兴趣
pycharm:
一个不错的编译器，推荐给大家

Linux:
做深度学习的话，建议大家尽量抛弃win, 单纯做开发而言 Linux优点数不胜数
建议学习时间：Linux安装好了，慢慢就熟练上手了，刚开始不习惯很正常
建议学习资料：鸟哥的Linux私房菜（书）
主要学习如何用命令行来操作电脑，记住一些常用的命令就OK了，同时了解一下操作系统的基本原理

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机器学习:
深度学习是机器学习的一个分支，机器学习的重要性可想而知
建议学习时间：看个人悟性（大概一个月）
学习资料：Andrew NG（原理） ,sklearn（代码）， 西瓜书（书），机器学习白板手推（公式），机器学习经典算法（算法）
建议：机器学习深挖下去，可以挖很深（学到老），这里建议大家学习几种主流的机器学习算法，并将其掌握透彻即可，原理一定要搞懂

深度学习常用库:
numpy（一个高效的矩阵运算工具）, matplotlib（强大的绘图能力），python之所以流行和numpy有密不可分的关系，总之python在加持了numpy和matplotlib这两个武器后，和matlab相差无几
建议学习时间：三天即可
学习资料：numpy教程， 莫烦python，数组操作
建议：numpy的一些常用操作要熟稔于心，都是工具类型的，边学边用。

深度学习原理:
深度学习最重要的三个部分： 数据预处理，神经网络，目标函数（loss function）
建议学习时间： 3~4周
学习资料：网易云课堂Andraw NG deep learing, Andrew NG课后作业
建议：跟随大佬的步伐，认认真真把课后作业做完，不要复制粘贴

深度学习框架:
目前学术界主流：Pytorch, 工业界主流： tensorflow
建议学习时间： 2周
学习资料：Pytorch官网教程， 莫烦Python
建议：学习框架的同时熟悉几个深度学习经典的网络模型