A beginning Flags
目录
序言
一、学啥呢？干啥用呢？
二、学习资源
1.《PR and ML》+ Andrew Ng CS229
2.计算机视觉
总结
序言
今天9月，本人进入科苑读研，将在雁栖湖拥有一年没有导师安排的任务、甚至不用组会的“大五”学年。为避免持续摸鱼导致的光阴荒废，在此立下flag，之后将以系列博客的形式分享Machine Learning and Pattern Recognition、计算机视觉、现代控制理论等方面学习笔记。感兴趣的小伙伴大家多交流啊~
一、学啥呢？干啥用呢？
作为未来在磁控微型机器人领域进行研究的科研狗，再结合本科机械电子工程的专业背景，亟待系统学习的专业知识大概有：
- 机器学习（模式识别）
- 计算机视觉
- 现代控制理论
二、学习资源
1.《PR and ML》+ Andrew Ng CS229
此书据说是机器学习领域的“圣经”，确实也像圣经一样难懂，很难啃下去。。。搭配斯坦福cs229的网课要好懂得多...
22年全新的机器学习教程，深入浅出【吴恩达-2022-中英字幕】令人醍醐灌顶的机器学习（我愿称之为人工智能AI教程天花板）_哔哩哔哩_bilibili
优点：短小精美，所有代码写在Jupyter notebook 里面清晰易懂
缺点：入门级教程，对于概念掌握有帮助，不过真正做项目的时候代码还是要自己慢慢debug...
2.计算机视觉
OpenCV算是非常好上手的计算机视觉库，本科生也用得很多了。当看过斯坦福李飞飞的计算机视觉之后才发现，本科时候做的项目只是几行最最简单的代码实现图像处理，真正要深入学习并应用计算机视觉，还是需要了解基于神经网络，特别是卷积神经网络（CNN）的深度视觉方法。
吹爆！斯坦福李飞飞教授的CS231n我愿称之为2022最强计算机视觉课程【官方字幕】，超重量级，及时收藏！！—人工智能/深度学习/机器学习/AI_哔哩哔哩_bilibili
观后感：大四的人工智能基础课全靠b站看这个自学，真的有被李飞飞教授的气质惊艳到，从宇宙大爆炸产生生物视觉讲起，整个课程很完整，英语听起来也很舒服，适合反复观看，多动手写代码加深理解。
总结
以上就是科研小白初次分享内容
后面将根据课程学习的内容进行系统化的更新，希望在雁栖湖的研一生活快乐学习，快乐摸鱼（bushi）
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