欢迎访问 如意编程网!

如意编程网

当前位置: 首页 > 编程资源 > 综合教程 >内容正文

综合教程

AI人工智能 机器学习 深度学习 学习路径及推荐书籍

发布时间:2023/10/11 综合教程 16 老码农
如意编程网 收集整理的这篇文章主要介绍了 AI人工智能 机器学习 深度学习 学习路径及推荐书籍 小编觉得挺不错的,现在分享给大家,帮大家做个参考.

要学习Pytorch,需要掌握以下基本知识:

  • 编程语言:Pytorch使用Python作为主要编程语言,因此需要熟悉Python编程语言。
  • 线性代数和微积分:Pytorch主要用于深度学习领域,深度学习是基于线性代数和微积分的,因此需要具备线性代数和微积分的基础知识。
  • 机器学习基础知识:了解机器学习的基本概念和算法,如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等。
  • 深度学习基础知识:了解深度学习的基本概念和算法,如前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等。
  • 计算机视觉或自然语言处理等领域的基础知识:Pytorch可以应用于各种领域,比如计算机视觉和自然语言处理等,因此需要了解所涉及的领域的基本知识。
  • Pytorch基础知识:了解Pytorch的基本概念和操作,如张量、自动求导、模型定义、优化器等。
  • 实践经验:通过实践项目或者模型实现等方式加深对Pytorch的理解和应用能力。

简单的学习计划

学习机器学习需要一定的数学和编程基础,下面是一个简单的学习计划:

  • 学习Python编程语言:Python是机器学习最常用的编程语言之一,需要熟练掌握Python的基本语法和常用的Python库,如NumPy、Pandas和Matplotlib等。
  • 学习数学基础:机器学习涉及到很多数学知识,尤其是线性代数、微积分和概率论。可以选择上述推荐的书籍进行学习,也可以参考网上的免费教程和视频。
  • 学习机器学习基础理论:了解机器学习的基本概念和流程,如监督学习、无监督学习、训练集和测试集等。可以参考经典的机器学习教材,如《机器学习》(周志华著)、《统计学习方法》(李航著)等。
  • 学习机器学习算法:掌握机器学习中常用的算法,如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络等。可以参考经典的机器学习教材,如《机器学习实战》(Peter Harrington著)、《Python机器学习基础教程》(Sebastian Raschka著)等。
  • 实践项目:参与实际的机器学习项目,通过实践巩固学习成果。可以参加开源项目或者自己设计实现一个小项目。
  • 持续学习:机器学习是一个快速发展的领域,需要不断学习最新的理论和技术。可以参加线上或线下的机器学习课程,关注机器学习领域的最新进展。

线性代数、微积分

线性代数和微积分都是必不可少的数学基础知识

  • 建议你先学线性代数,因为线性代数是深度学习的基础,很多深度学习模型都是建立在线性代数的基础上。线性代数的一些基本概念,如向量、矩阵、线性变换等,对于理解和实现深度学习模型非常重要

  • 微积分也是非常重要的数学基础,它在深度学习中用于计算梯度和优化,但是如果你刚开始学习深度学习,建议你先掌握线性代数的基础知识,再逐步学习微积分

推荐的经典书籍(线性代数、微积分)

线性代数:

  • 《线性代数及其应用》(Linear Algebra and Its Applications), Gilbert Strang 著
  • 《线性代数导论》(Introduction to Linear Algebra), Gilbert Strang 著
  • 《线性代数》(Linear Algebra), Serge Lang 著

微积分:

  • 《微积分学教程》(Calculus), Michael Spivak 著
  • 《微积分学:初等函数与极限》(Calculus: Early Transcendentals), James Stewart 著
  • 《微积分学教程》(Calculus: A Complete Course), Robert A. Adams 和 Christopher Essex 著

以上书籍都是非常经典的教材,内容详实且易于理解。此外,网上也有很多免费的线性代数和微积分课程资源,如MIT OCW等,可以根据自己的需求和兴趣选择适合自己的资源。

深度学习

深度学习是机器学习的分支之一,需要具备机器学习和数学基础。以下是一个简单的学习计划及精典书籍:

  • 学习Python编程语言:Python是机器学习最常用的编程语言之一,需要熟练掌握Python的基本语法和常用的Python库,如NumPy、Pandas和Matplotlib等。
  • 学习机器学习基础理论:了解机器学习的基本概念和流程,如监督学习、无监督学习、训练集和测试集等。可以参考经典的机器学习教材,如《机器学习》(周志华著)、《统计学习方法》(李航著)等。
  • 学习深度学习基础理论:了解深度学习的基本概念和流程,如人工神经网络、反向传播算法、卷积神经网络和循环神经网络等。可以参考经典的深度学习教材,如《深度学习》(Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville著)、《神经网络与深度学习》(Michael Nielsen著)等。
  • 学习深度学习框架:掌握深度学习常用的框架,如PyTorch、TensorFlow等。可以参考官方文档、教程和实战项目进行学习。
  • 实践项目:参与实际的深度学习项目,通过实践巩固学习成果。可以参加开源项目或者自己设计实现一个小项目。
  • 持续学习:深度学习是一个快速发展的领域,需要不断学习最新的理论和技术。可以参加线上或线下的深度学习课程,关注深度学习领域的最新进展。

推荐的经典书籍:

  • 《深度学习》(Deep Learning),Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville著
  • 《神经网络与深度学习》(Neural Networks and Deep Learning),Michael Nielsen著
  • 《Python深度学习》(Python Deep Learning),斋藤康毅著
  • 《深度学习实战》(Deep Learning with Python),Francois Chollet著
  • 《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning),李沐、Aston Zhang等著

有很多深度学习的优秀老师开设了公开课,以下是一些比较受欢迎的老师及其公开课:

  • 吴恩达 (Andrew Ng):吴恩达是深度学习领域的著名科学家和教育家,他的公开课包括《机器学习》、《深度学习》和《AI for Everyone》等。
  • 李宏毅:李宏毅是台湾大学计算机科学系的教授,他的公开课包括《机器学习》、《深度学习》和《生成式对抗网络》等。
  • 斋藤康毅:斋藤康毅是日本的一位深度学习研究者和科普作家,他的公开课包括《深度学习入门》和《深度学习进阶》等。
  • 谷歌机器学习工程师课程:由谷歌机器学习工程师主讲的课程,包括《机器学习速成课程》和《深度学习课程》等。
  • 斯坦福大学CS231n:由斯坦福大学计算机科学系主办的深度学习课程,涵盖了卷积神经网络、循环神经网络等内容。

以上是一些比较受欢迎的深度学习公开课老师和课程,建议选择适合自己的老师和课程进行学习。

学习 Pytorch 电脑需要什么样的配置

最低要求:

  • CPU:64位CPU,支持AVX指令集
  • 内存:4GB
  • 显卡:支持CUDA加速的NVIDIA GPU,建议使用Tesla、Quadro、GeForce GTX 10xx/16xx/20xx系列显卡
  • 硬盘:至少10GB的可用存储空间

推荐配置:

  • CPU:Intel Core i7或以上
  • 内存:16GB或以上
  • 显卡:NVIDIA Tesla V100或以上,至少11GB显存
  • 硬盘:NVMe SSD

需要注意的是,对于一些需要训练大型神经网络或使用超参数搜索的任务,需要更高的内存和显存,以及更快的硬盘读写速度。此外,在使用PyTorch时,也需要安装适当的驱动程序和CUDA库以支持GPU加速。

总结

以上是如意编程网为你收集整理的AI人工智能 机器学习 深度学习 学习路径及推荐书籍的全部内容,希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

如果觉得如意编程网网站内容还不错,欢迎将如意编程网推荐给好友。