潇湘妃子
潇湘妃子

《深度学习/数据分析从入门到放弃》（0基础深度学习/数据分析学习路线及清单）

摘要：
本文档是结合个人自学情况，整理的从0基础开始到深入（虽然还不是很深入）的深度学习学习路线及清单，包括：数学、编程、计算机专业课程、机器学习、深度学习、论文等这样一个路线，视频材料皆可免费学习，里面有很多不完整之处，尤其是后面，后期持续更新.
注：1. 数学、2. 编程、4. 机器学习部分可以作为数据分析的学习路线.
说明：
选学：【选学】：不作为主体学习内容，可跳过；
语言：【中】；【英】：原版为英文，实际皆有翻译；
体裁：【书籍】；【视频】；【文档】；【代码】；
评价：# 后为对本学习材料的简要评价，有评价的为本人已学过材料；

0 引言

结合个人自学情况，整理从0基础开始，深度学习从入门到深入（虽然还不是很深入）的学习路线及清单，包括：

1.数学（数学是永恒的基础，深度学习需要的数学内容也比较基础，其实就大学的那三门）→ 2. 编程（最终一定是通过代码实现，所以要学这个，现在主流的就是Python）→ 3. 计算机专业课程（选学，四大计算机基础课程，不学也不影响后续的学习，但从深入的角度，能掌握最好，至少有个概念）→ 4. 机器学习（选学，从概念上来说，机器学习包括了深度学习，这部分学习的主要是传统机器学习的内容，如能先学习，对于后续学习深度学习可以有一个铺垫，直接进入深度学习部分也行）→ 5. 深度学习（最终要达到的主体内容，目前人工智能的主流方法）→ 6. 论文（根据自身的方向，进一步深入理解和掌握各种算法和代码）.

对我个人是一次整理，也希望对他人有所参考，实际可根据自身情况选择学习，并非每个材料都需要学习，视频材料皆可免费学习，里面有很多不完整之处，尤其是后面，后期持续更新，如链接丢失，可重新搜索获取，如有任何问题，请指出，谢谢.

另：关于数据分析，主要是三方面，数学、工具和业务，本文档的1. 数学、2. 编程、4. 机器学习对应数学和工具内容，业务需根据自身情况去掌握.

1 数学

微积分

  • 考研教材【中】【书籍】
  • 托马斯微积分 Thomas' Calculus【英】【书籍】

线性代数

  • 考研教材【中】【书籍】
  • MIT线性代数【英】【视频】
    #不像国内教程，单注重计算，有注意理解本质
  • 线性代数的本质【英】【视频】
    #主要通过几何方式的直观理解，和教材不同，没有计算这些，可以说是打开了线性代数的另一扇门，强烈推荐。这个链接不知道为什么打不开，可自行搜索

概率论与数理统计

  • 考研教材【中】【书籍】

离散数学

  • 离散数学（电子科技大学）【中】【视频】
    #中国大学MOOC上评分最高课程，讲解清晰易懂，PPT制作也可以

2 编程（Python）

  • Python语言程序设计（北理工Python系列课程）【中】【视频】
    #思路清晰，讲解细致，中文Python课程里基本算是最佳
  • Python语言基础与应用（陈斌 北京大学）
  • Python网络爬虫与信息提取（北理工Python系列课程）【选学】【中】【视频】
    #思路清晰，讲解细致，中文Python课程里基本算是最佳
  • Python数据分析与展示（北理工Python系列课程）【中】【视频】
    #思路清晰，讲解细致，中文Python课程里基本算是最佳
  • Python编程：从入门到实践【中】【书籍】
  • Kaggle
    #适合有编程基础的同学，简洁实用，可快速入门Python

3 计算机专业课程【选学】

C/C++

  • C++语言程序设计基础（清华大学）【中】【视频】
    #思路清晰，体系完备，有一定深入，虽然写无需基础，其实适合有编程基础，不建议作为0基础入门课程

  • C++语言程序设计进阶（清华大学）【中】【视频】
    #同上

数据结构

  • 数据结构（王道考研）【中】【视频】
    #清晰易懂，虽然仅限理论，针对考试，需要C/C++基础
  • 数据结构与算法Python版（陈斌 北京大学）
    #少有的Python版数据结构，思路清晰，代码讲解细致

计算机组成原理

  • 计算机组成原理（王道考研）【中】【视频】
    #清晰易懂，虽然仅限理论，针对考试

操作系统

  • 操作系统（王道考研）【中】【视频】
    #清晰易懂，虽然仅限理论，针对考试

计算机网络

  • 计算机网络（王道考研）【中】【视频】
    #清晰易懂，虽然仅限理论，针对考试

4 机器学习【选学】

理论

  • 机器学习（西瓜书）【中】【书籍】
  • 吴恩达机器学习

实战

  • Python机器学习应用（北理工Python系列课程）【中】【视频】
    #比较清楚，但仅是代码直接应用，如需学习，先最好掌握机器学习理论
  • scikit-learn官方文档【英】【文档】
  • scikit-learn官方文档【中】【文档】

5 深度学习

理论

  • 吴恩达深度学习【英】【视频】
    #深入浅出，极易理解，深度学习最佳入门，没有之一
  • 深度学习（花书)【英】【书籍】
    #进阶内容，非常难理解
  • 《深度学习》花书啃书指导【中】【视频】
    #非常简单，只讲了个别概念，带了一遍目录，基本没什么实际内容

实战

  • 吴恩达深度学习【英】【视频】
    #吴恩达团队课程，虽然不是吴恩达本人讲解，但继承了其风格，简洁明了，是学习tensorflow2.0的极佳课程
  • 深度学习应用开发-TensorFlow实践分享【中】【视频】
    #男老师讲得非常细致，对Python中的一些未注意的点（未学到或未特别注意）而深度学习中需要用到的知识，都有详细的说明，女老师讲得粗糙，tensorflow1.0，版本有点老
  • TensorFlow 入门实操课程【中】【视频】
    #总体浅显易懂，除了部分视频质量不是特别高，显得参差不齐，另外还有嵌入式应用
  • Python深度学习【英】【书籍】
    #很好理解的实战书籍，keras最佳入门
  • 动手学深度学习【英】【书籍】
  • 动手学深度学习【中】【书籍】【视频】
    #沐神的课，不用多言
  • 【子豪兄keras】Keras官方文档精读【中】【视频】
    #简单把文档过了一遍，没什么实质内容
    PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】【中】【视频】
    #讲解细致，尤其是对各函数的查询、学习方法很有用

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目标检测

  • [目标检测]YOLO-v3 keras源码学习【中】【视频】
    #手把手敲代码，理论基本没多少，适合有一定基础

6 论文

UP主

  • 跟李沐学AI【中】【视频】
    # 人称沐神，偶像，里面有理论、代码、论文，全方位学习，跟李沐学AI，没错
  • Bubbliiiing【中】【视频】【代码】
    #总体比较详细，代码部分不会太详细
  • 深度之眼官方账号【中】【视频】【代码】
  • 【子豪兄】精读人工智能经典论文【中】【视频】

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    最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载，遇见几个问题，做如下总结。 1. 上传阻塞，一连串的上传，其中一个就阻塞了，或是用storeFile上传时返回false。查了点资料，说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。 看了网上相关介绍，对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊，不太了解被动模
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    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * 工厂方法模式：使一个类的实例化延迟到子类 * 某次，我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式（称为模板方法模式更恰当。2012-10-29）： * 有很多不同的产品，它
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    或许真的在一个平台上成长成什么样，都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示，就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人，感觉有点小紧张，说话有点打结。在面试完后写面试情况表，下笔真的好难，尤其是要对面试人的情况说明真的好难。 今天面试的是自己同事的同事，现在的这个同事要离职了，介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理，期初看了简历觉得应该很适合做配置管理，但是今天面
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    Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流，作者是著名的非也同志，哈哈.... 官方网站是 http://www.fireflow.org 经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了 正式版主要变化: 1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法，取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制，使得自由流更加自由 2、增加IT
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    NAME： gpasswd - administer the /etc/group file SYNOPSIS： gpasswd group gpasswd -a user group gpasswd -d user group gpasswd -R group gpasswd -r group gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
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    历经三个月左右时间，《跟我学Shiro》系列教程已经完结，暂时没有需要补充的内容，因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧，没有时间解答一些疑问，暂时无法回复一些问题，很抱歉，不过可以加群（334194438/348194195）一起讨论问题。     ----广告-----------------------------------------------------
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