深度学习的三个学习途径

深度学习的三个学习途径

学习三个途径：自学公开课、参加学科比赛、阅读论文。

自学公开课

公开课内容，经典的包括：吴恩达深度学习系列、CS229机器学习、李飞飞CS231n。

自学公开课时，也可以同时参考机器学习和深度学习经典书籍，学习基础理论的同时，在github寻找相关代码。Github代码只做参考，代码要自己动手写，不懂的地方参看tensorflow.org的API文档或者google。

304页吴恩达Deeplearning.ai课程笔记，含基础知识与作业代码（附下载）

 

阅读论文

看技术博客和论文是最有效的学习方式。根据方向查找相关领域顶级最新文献阅读。论文要复现，复现时参看github代码，自己动手写，不懂的地方参看tensorflow.org的API文档或者google。重要的内容再说一遍。

如何阅读论文？

阅读论文技巧：每天早晨第一件事就是看论文检索，先全部过一遍，然后安排时间精度，每个月下来都可以更新一个状态。

 

参加学科比赛

大量阅读文献、透彻的思考是获取比赛的最重要因素，只有复现论文才能透彻思考，只有大量阅读复现论文方可打破常规实现创新和突破。

 

深度学习其实是个易上手难精通的东西，网上有很多电子书、公开课、技术博客、开源代码可以带领我们入门。但如果看过一篇博客---》看过原论文---》跑过原代码---》读过原代码---》从零复现paper,仅仅到这里，水平就是两个水平了，但很多人都做不到这一步。其实即便做到这一步，也不能满足一线公司的要求，也就达到一线公司愿意开始培养你的程度。

 

一线公司需要能跟进业界新方法，并能根据产品线作出改进的人。想要做到这点，至少需要阅读大于50篇论文打底，然后要么在实验室扎扎实实地跑一两年的实验，要么在公司扎扎实实地锻炼半年以上。

 

刷题Leetcode，面试时问到的编程题基本属于Leetcode简单或者中等难度类型，但是笔试的编程题一般属于困难的难度。Leetcode一般提前三到四个月，刷两遍。