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炼丹入门必备:迈向调参之路的新手指南(深度学习篇)

发布于:2020-6-1 机器学习 0条评论 212 views

选定学习路线

上回介绍了机器学习的入门指南,这一次轮到更为火爆的深度学习。深度学习有非常多免费的优质课程,不用花钱就能在家享受名师教学的体验。这一次,也主要是介绍免费的资料。

深度学习的入门也划分为两条不同的路线,一条路线是从基础学好,注重每一步的推导和实现过程,另一条路线是入门时只需要弄懂大致的原理,能够快速拿过来用。废话就不再多说了,下面就是这些资源的简介。

稳扎稳打路线

Deeplearning.ai

吴恩达推出的课程,涵盖内容非常广泛。这门课程共有5大节,从最基础的神经网络开始,一步一步深入介绍TensorFlow、CNN、RNN等内容。这门课程对基础概念的讲解很容易让人理解,尤其适合新手。课程本身可以免费观看,网易云课堂上也可观看,但作业需要在Coursera付费加入课程才可拿到。

这门课程的辅助资源也非常多,其中黄海广博士以及众多网友合力编写的课程笔记(www.ai-start.com/dl2017)非常值得一看,几乎把课程视频文本化了,即便脱离视频单看笔记也很有用。

CS231n

斯坦福大学一门大名鼎鼎的课程(http://cs231n.stanford.edu),在计算机视觉领域介绍深度学习。课程完全免费,作业非常值得做。对新手来说可能有一定难度,但如果能坚持听完课程做一遍作业,会有非常大的收获

李宏毅

台湾大学李宏毅教授的Machine Learning and having it deep and structured课程(http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses.html)是难得的中文好课,讲得风趣幽默。如果不想听英文课程,强烈推荐李宏毅老师的课程。这门课程完全免费,视频可以在官网上找到连接,也可以去Bilibili搜

深度学习

非常经典的一本书,被誉为深度学习圣经。这本书唯一的缺点是,它比较偏理论,没有实操。但如果要深入研究,这本书必不可少。中文翻译版已经开源,可以在https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese下载。

快速上手路线

fast.ai

纯实操路线,目前仅推荐fast.ai的Practical Deep Learning for Coders这一门免费课程(https://course.fast.ai)。这么课程由Kaggle前主席和首席科学家Jeremy Howard和AI科学家Rachel Thomas创建,适合有一定编程基础的学习者。与其他课程不太一样,它是从上至下教学,一开始就教代码,然后再讲解原理。学完整个课程后,能收获不少实践。

结语

看着这些学校资源的介绍,是不是很眼熟,感觉似曾相似?没错,除了深度学习课程,很多大神也有机器学习的课程,类似名字你可能已经在机器学习入门指南中见过。更重要的是,这些高质量课程几乎都是免费的。如果时间充足,建议先上一遍机器学习的课程,再学深度学习。至于选择哪一个,就看自己更喜欢哪一种风格。

       


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