【完全指南】6个月,每周10-20小时,零基础掌握深度学习

必备条件

  • 你愿意在接下来的6个月每周花费10-20小时
  • 你已经有一些编程技能。在学习过程中,你应该能够轻松学会Python,以及云的知识(假设没有Python和云的背景)。
  • 已经接受过一些数学教育(代数、几何等)。
  • 能够访问互联网和使用计算机。

6个月,循序渐进5个步骤掌握深度学习

第1步

我们通过开车来学习驾驶,而不是通过学习离合器和内燃机的工作原理。至少最开始不是这样。学习深度学习时,我们将遵循同样的自上而下的方法。

作为入门,学习fast.ai的“给程序员的深度学习课程-Part 1”[1]。这需要花费4-6周的时间。这个课程有一个在云上运行代码的实践。Google Colaboratory [2]提供免费的GPU接入,其他的选项还有Paperspace, AWS, GCP, Crestle 和 Floydhub。所有这些都很好用。你不用开始配置自己的机器,至少这个阶段还不用。

第2步

学完第一步的入门课程,现在应该学一些基本知识了。学习微积分和线性代数。

对于微积分,MIT的Big Picture of Calculus [3] 这个课程提供了一个很好的概述。

对于线性代数,Gilbert Strang在MIT OpenCourseWare开的《线性代数》课程[4]很棒。

完成上面两个课程后,可以阅读 Matrix Calculus for Deep Learning [5].

第3步

现在是了解深度学习的自下而上的方法的时候了。在Coursera学习吴恩达的Deep Learning Specialization的全部5门课[6]。理想情况下,考虑到你目前已经得到的背景知识,你应该能够每周完成一门课程。

第4步

“只用功不玩耍,聪明的孩子也变傻”

做一个实战项目。你可以深入钻研一个深度学习库(例如,Tensorflow、PyTorch、MXNet),并针对任何你喜欢的问题,从头开始实现一个架构。

前三个步骤是关于如何使用、在哪里使用深度学习,以及打下坚实的基础的过程。这一步就是从零开始实现一个项目,并在使用工具方面打下坚实的基础。

第5步

现在可以开始学习fast.ai第二部分的课程了——给程序员的前沿深度学习课程(Cutting Edge Deep Learning for Coders)[7]。这个课程涉及更高级的主题,你将学习阅读最新的研究论文,并从中得到启发。

以上每个步骤都大约需要4-6周的时间。总共大约26周的时间,如果你遵循上述步骤的过程,你将获得深度学习的坚实基础。

那么再下一步呢?

学习斯坦福的CS231n[8]和CS224d[9]课程。这两个都是非常深度的视觉和NLP领域的很棒的课程。这两个课程覆盖了该领域最先进的研究。同时阅读Ian Goodfellow 、Yoshua Bengio 和Aaron Courville三位大牛合著的Deep Learning这本书[10],这能够巩固你的理解。


原文发布时间为:2018-02-8

本文作者:马文

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原文链接:【完全指南】6个月,每周10-20小时,零基础掌握深度学习

<think>嗯,用户现在问的是零基础计算机学习计划,我需要先理解他们的需求。他们可能完全没有编程或计算机科学的基础,想要一个系统的学习路径。之前他们问过选择C++还是Python,现在可能想进一步规划整个学习过程。 首先,我应该考虑用户的学习目标。是职业导向还是兴趣驱动?如果是职业,可能需要更结构化的课程,如果是兴趣,可以更灵活。但用户没有明确说明,所以需要覆盖通用情况。 接下来,需要分阶段制定计划。零基础的话,第一阶段应该是计算机基础概念,比如硬件、软件、操作系统这些。然后是编程入门,可能用Python,因为容易上手。之后可以深入数据结构和算法,再接触实际项目,最后拓展到其他领域。 还要考虑学习资源的选择,推荐一些适合新手的书籍、在线课程和实践平台。比如《计算机是怎样跑起来的》这种入门书,Python的在线教程,LeetCode的算法练习等。 另外,用户可能担心学习过程中的困难,比如如何保持动力,遇到问题怎么解决。所以需要加入一些学习建议,比如项目驱动学习,加入社区,定期复习等。 可能还要比较不同学习路径,比如先学Python还是直接学C++,但根据之前的回答,Python更适合零基础。不过用户可能也有兴趣了解其他路径,但这次的问题更关注整体计划,所以应该以Python为主线,再逐步扩展。 最后,确保回答结构清晰,分阶段说明每个阶段的目标、内容和推荐资源,并给出实用建议,帮助用户坚持下去。</think>以下是针对零基础学习者的计算机科学系统学习计划,结合知识结构与时间管理策略,提供可操作的成长路径: --- ### 学习阶段模型(总周期约12-18个) 设知识密度为$K(t)$,实践强度$P(t)$,理论深度$D(t)$,则学习曲线满足: $$ K(t) = \int_{0}^{t} \left(0.6P(\tau) + 0.4D(\tau)\right)d\tau \quad (t \in [0,18] \text{}) $$ --- ### 第一阶段:基础筑基(1-3个) **目标:建立计算机系统认知** 1. **硬件基础**(20小时- 拆解旧电脑识别部件(主板/CPU/内存/硬盘) - 理解二进制与逻辑门(用[逻辑门模拟器](https://circuitverse.org/)搭建简单电路) - 学习进制转换:完成$ (1011)_2 = (?)_{10} $等练习 2. **操作系统原理**(30小时- 双系统安装(Windows+Linux) - 掌握基础Shell命令: ```bash # 统计代码行数 find . -name "*.py" | xargs wc -l ``` - 用Wireshark抓包分析HTTP请求 3. **网络基础**(20小时- 用Packet Tracer模拟网络拓扑 - 理解IP地址分类(计算C类网络$192.168.1.0/24$可用主机数) --- ### 第二阶段:编程启航(4-6) **选择Python作为第一语言**(推荐学习顺序) 1. **基础语法**(50小时- 完成[Python Tutor](http://www.pythontutor.com/)可视化练习 - 实现:计算器/猜数字游戏/文件批量重命名工具 2. **核心编程范式**(80小时- 面向过程:用递归实现汉诺塔问题 - 面向对象:设计「图书馆管理系统」类结构 ```python class Book: def __init__(self, isbn, title): self.isbn = isbn self.title = title self.borrowed = False ``` 3. **算法入门**(100小时- 时间复杂度分析(对比冒泡排序$O(n^2)$与快速排序$O(n\log n)$) - 在LeetCode完成前100道简单题(重点:哈希表/双指针) --- ### 第三阶段:系统深化(7-12个) **构建完整的计算机知识体系** 1. **数据结构**(60小时- 手动实现:链表/栈/队列(C语言版) ```c typedef struct Node { int data; struct Node* next; } Node; Node* createNode(int data) { Node* newNode = (Node*)malloc(sizeof(Node)); newNode->data = data; newNode->next = NULL; return newNode; } ``` 2. **计算机组成原理**(80小时- 用Logisim设计8位ALU - 理解流水线技术(计算5级流水线加速比) 3. **数据库系统**(50小时- SQL实战:设计电商数据库ER图 - 优化查询:EXPLAIN分析索引效果 --- ### 学习资源配置方案 | 知识领域 | 推荐资源 | |----------------|--------------------------------------------------------------------------| | 编程基础 | 《Python编程:从入门到实践》+ Codecademy交互课程 | | 算法训练 | LeetCode每日一题 +《算法图解》 | | 系统原理 | 《深入理解计算机系统》+ Nand2Tetris项目 | | 项目实践 | GitHub Trending项目 + 阿里云天池竞赛 | --- ### 时间管理策略 采用**番茄工作法**优化学习效率: $$ 每日学习量 = \sum_{i=1}^{n} \left( 25\text{分钟专注} + 5\text{分钟休息} \right) \times 有效性系数\gamma $$ 建议配置: - 工作日:3个番茄钟(晚7-9点) - 周末:6个番茄钟(上下午各3个) -预留2天实践日(完成小项目) --- ### 关键里程碑检测 设置阶段性目标验证学习效果: 1. **3个**:能用Python自动化处理Excel数据 2. **6**:实现带GUI的备忘录程序(Tkinter/PyQt) 3. **9个**:在Kaggle完成入门级机器学习比赛 4. **12个**:独立开发全栈博客系统(Django + MySQL + Bootstrap) --- ### 避坑指南 1. **硬件误区**:不要盲目追求顶配电脑(i5+16GB内存足够学习) 2. **语言选择**:避免陷入「应该先学C还是Python」的争论 3. **数学恐惧**:遇到离散数学难题时,使用[3Blue1Brown](https://www.3blue1brown.com/)可视化辅助 4. **求职准备**:建立GitHub作品集比证书更重要(Star数≥50为佳) --- ### 学习成效公式 设总投入时间为$T$,有效学习率为$\eta$,则技能水平: $$ S = \eta T \cdot \left( 0.5\log(项目数) + 0.3\sqrt{刷题量} + 0.2\times 社区活跃度 \right) $$ 建议参数:$\eta ≥ 0.7$(关闭手机通知可提升至0.85) 按照此计划,每天保持3小时高效学习,12个后可达到初级开发工程师水平(对标阿里P4级)。关键是要保持代码量的持续增长,建议每周至少提交10次Git Commit。
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