零基础入门机器学习

以下是针对计算机专业本科生的深度学习学习路线和推荐资料，分为六个阶段，兼顾理论与实践，帮助你系统掌握深度学习：

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阶段一：夯实基础（1-2个月）

1. 数学基础

   • 线性代数：矩阵运算、特征值分解（推荐3Blue1Brown的《线性代数的本质》）
   • 概率统计：贝叶斯定理、常见分布（如高斯分布）
   • 微积分：梯度、链式法则（MIT《微积分重点》公开课）

2. 编程基础

   • Python：掌握NumPy、Pandas、Matplotlib库
   • 工具：Jupyter Notebook、Git基础操作
   • 推荐书籍：《Python数据科学手册》

3. 机器学习入门

   • 学习监督学习（线性回归、SVM）、无监督学习（聚类）
   • 课程：吴恩达《机器学习》（Coursera）
   • 书籍：周志华《机器学习》（西瓜书）

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阶段二：深度学习核心（2-3个月）

1. 神经网络基础

   • 前向传播、反向传播、激活函数、损失函数
   • 课程：李宏毅《深度学习》（中文B站课程）
   • 书籍：《深度学习入门：基于Python的理论与实现》（鱼书）

2. 经典网络结构

   • CNN（图像处理）、RNN/LSTM（时序数据）、Transformer（NLP）
   • 课程：斯坦福CS231n（计算机视觉）、CS224n（自然语言处理）
   • 论文精读：AlexNet、ResNet、BERT（从arXiv或Papers With Code获取）

3. 框架入门

   • PyTorch（推荐）：官方教程《60分钟闪电战》
   • TensorFlow：官方文档的Keras指南
   • 实战：用PyTorch实现MNIST手写数字识别

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阶段三：进阶主题（2-3个月）

1. 生成模型

   • GAN、VAE（推荐Ian Goodfellow的《Deep Learning》第20章）
   • 实战：用GAN生成人脸图片（CelebA数据集）

2. 强化学习

   • Q-learning、策略梯度（David Silver课程笔记）
   • 框架：OpenAI Gym + Stable Baselines3

3. 领域专题

   • CV：目标检测（YOLO）、分割（U-Net）
   • NLP：预训练模型（Hugging Face库）、文本生成
   • 多模态：CLIP、扩散模型（如Stable Diffusion）

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阶段四：项目实战（持续进行）

1. Kaggle竞赛

   • 入门赛：Titanic、Digit Recognizer
   • 提升赛：图像分类（CIFAR-10）、NLP（情感分析）

2. 个人项目

   • 复现经典论文（如用PyTorch实现ResNet）
   • 开发应用：智能对话机器人、AI绘画工具

3. 开源贡献

   • 参与GitHub深度学习项目（如Hugging Face社区）
   • 学习代码规范：PyTorch官方贡献指南

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阶段五：持续学习

1. 论文跟踪

   • 订阅arXiv每日推送（如cs.LG、cs.CV）
   • 关注顶会：NeurIPS、ICML、CVPR

2. 社区与资源

   • 博客：Jay Alammar的可视化教程、Distill.pub
   • 工具：Weights & Biases（实验管理）、Gradio（快速部署）

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推荐学习资料

类别	资源推荐
课程	李宏毅深度学习（B站）、Fast.ai实战课程
书籍	《动手学深度学习》（PyTorch版）、《Deep Learning with Python》
论文	arXiv.org、Papers With Code（带代码实现的论文汇总）
工具	Google Colab（免费GPU）、PyTorch Lightning（简化训练代码）
社区	Kaggle论坛、Stack Overflow、Reddit的r/MachineLearning

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注意事项

1. 先实践后理论：从代码入手理解公式，避免陷入纯数学推导。
2. 模块化学习：例如先掌握CNN再学目标检测（YOLO）。
3. 方向选择：根据兴趣选择CV/NLP/RL等细分领域深入。

建议每天投入2-3小时，配合项目实践，6-8个月可达到中级水平。学习过程中多参与开源社区，保持对新技术（如AI Agent、大模型）的敏感度。