Python深度学习路线

2024-04-16 08:42:10

学习对象
深度学习准备篇
- Python基础语法
- Python库
  - Python库-numpy
  - Python库-pandas
  - Python库-matplotlib
  - 深度学习库-TensorFlow
  - 深度学习库-Keras
深度学习实战篇
- CNN网络
  - 应用场景
  - 卷积层
  - 降采样层
  - 激励函数
  - 文本分类实践
- RNNLSTM网络实践
  - 应用场景
  - RNN记忆单元
  - LSTM记忆单元
  - 文本生成预测实践

学习对象

所有==大四==以及==研一==学生，研二感兴趣的学生也可参加

深度学习准备篇

==Python基础语法==

自学，资料非常多，推荐http://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html。
- 学习时间：3天-7天
- 框架安装：Anaconda
- 掌握程度，基础语法掌握，对于面向对象语法不必掌握

==Python库==

==Python库-numpy==

自学，资料非常多，建议看博客即可。
- 学习时间：1天
- 掌握程度：numpy对数组对象的封装，理解其思想与原理
- 学习链接：https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html

==Python库-pandas==

自学，资料非常多，建议看书或博客。
- 学习时间：1天
- 掌握程度：知道大概，会使用即可，比如DataFrame
- 学习链接：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html

==Python库-matplotlib==

自学，不建议太深入。
- 学习时间：半天
- 掌握程度：能够对官网的例子进行修改使用即可
- 学习链接：http://matplotlib.org/gallery.html

深度学习库-TensorFlow

本部分会进行一个入门讲解，其它API需要自己去看，去实践。

深度学习库-Keras

本部分会进行一个入门讲解，其它API需要自己去看，去实践

深度学习实战篇

CNN网络

讲解原理，大家自己动手去实践

应用场景

卷积层

降采样层

激励函数

文本分类实践

RNN/LSTM网络实践

讲解原理，大家自己动手去实践

应用场景

RNN记忆单元

LSTM记忆单元

文本生成/预测实践

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