近年来,人工智能正在进入一个蓬勃发展的新时期,这主要得益于深度学习和CV领域近年来的发展和成就。在这其中,卷积神经网络的成功也带动了更多学术和商业应用的发展和进步。

为了避免“内卷”,更多人选择学习进阶,但是仍旧遇到一些问题:

  1. 到底要把数学学到什么程度才能够无障碍地推导机器学习算法?实变、复变、泛函、矩阵论到底要不要全都学会?

  2. 入门机器学习到底要看什么书?

  3. 除了机器学习,真正的工作中还哪些必要技巧?

  4. 如何入门深度学习?

  5. 如何着手开始进行数据挖掘项目?

那怎么选定一条合适自己的学习路线,从千军万马中脱颖而出,荣登时代的C位呢?

所以本篇来梳理一下深度学习方向的学习路线和知识点,包括深度学习到底要学什么、有哪些重要知识、现在的主流的技术点有哪些。

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深度学习成长路线

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