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# 深度学习入门指南
# 要读的第一本书 ## 要读的第一本书
基础理论习得的最直接来源就是书本。按机器学习理论、深度学习理论、编程语言三个方面划分,推荐如下书籍辅助您: 基础理论习得的最直接来源就是书本。按机器学习理论、深度学习理论、编程语言三个方面划分,这里特此推荐如下书籍辅助您:
## 机器学习理论 ### 机器学习理论
在开启深度学习之前,大家需要先行掌握机器学习的理论。深度学习是机器学习中的一个分支,两者内在的理论基础存在强关联。 在开启深度学习之前,大家需要先行掌握机器学习的理论。深度学习是机器学习中的一个分支,两者内在的理论基础存在强关联。
机器学习理论的书籍教材比较多,这里推荐一本易懂易学的书籍,可以重点关注神经网络部分。 机器学习理论的书籍教材比较多,这里推荐一本易懂易学的书籍,可以重点关注神经网络部分。
书名:《机器学习》(周志华著,清华大学出版社,2016年版) 书名:《机器学习》(周志华著,清华大学出版社,2016年版)
## 深度学习理论 ### 深度学习理论
打好机器学习的理论功底后,可以开始钻研深度学习的理论。通常深度学习理论会给人留下抽象难懂的印象,且和数学结合紧密。 打好机器学习的理论功底后,可以开始钻研深度学习的理论。通常深度学习理论会给人留下抽象难懂的印象,且和数学结合紧密。
为了让大家能够开心入门,在此推荐一份超级容易读懂的教材,无论深度学习理论还是数学理论都能一本搞定~ 为了让您能够顺利入门,这里推荐一份超级容易读懂的教材,无论深度学习理论还是数学理论都能一本搞定。
书名:《Deep Learning(深度学习)》(Goodfellow, Bengio, Courville合著,赵申剑、黎彧君、符天凡和李凯合译,人民邮电出版社,2017年版) 书名:《Deep Learning(深度学习)》(Goodfellow, Bengio, Courville合著,赵申剑、黎彧君、符天凡和李凯合译,人民邮电出版社,2017年版)
此书电子版在Github上已经开源,详情可参考此链接 [《深度学习》](https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese) 此书电子版在Github上已经开源,详情可参考此链接 [《深度学习》](https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese)
## 编程语言 ### 编程语言
### Python方向 Python方向:这里推荐学习Python,一方面各大主流深度学习框架的主力支撑编程语言均为Python;另一方面,对比其他语言,Python也是相当简单易学的。
Python的教材也非常多样,这里推荐一本实操和理论性都兼顾的教材,只要完成书中52个习题,跑代码然后发现问题解决,就能逐步上手。
这里推荐学习Python,一方面各大主流深度学习框架的主力支撑编程语言均为Python;另一方面,对比其他语言,Python也是相当简单易学的。
Python的教材也非常多样,这里推荐一本实操和理论性都兼顾的教材,只要完成书中52个习题,跑代码然后发现问题解决,就能逐步上手
书名:《“笨办法”学Python》(Zed Shaw著,王巍巍译,人民邮电出版社,2014年11月版) 书名:《“笨办法”学Python》(Zed Shaw著,王巍巍译,人民邮电出版社,2014年11月版)
### C++方向
C++语言在底层框架中使用较多,在逐步掌握开源框架的基本操作后,在更高阶的框架应用中会用到这个技能点。 C++方向:C++语言在底层框架中使用较多,在逐步掌握开源框架的基本操作后,在更高阶的框架应用中会用到这个技能点。
同前面提到的Python一样,学习C++时需要多上手操作。这里推荐迅速上手C++的书籍,不但能够学习功能和结构,还提供了解决方案的示例。 同前面提到的Python一样,学习C++时需要多上手操作。这里推荐迅速上手C++的书籍,不但能够学习功能和结构,还提供了解决方案的示例。
书名:《Essential C++》【美】李普曼(Lippman,S.B.)著,侯捷译,电子工业出版社2013年8月版 书名:《Essential C++》【美】李普曼(Lippman,S.B.)著,侯捷译,电子工业出版社2013年8月版
#要看的视频公开课 ## 要看的视频公开课
在学习一门新技术的同时,除了看书,如果有老师面对面教授,可以更快更好的学会知识。相比于线下授课,视频公开课能够在省钱省力的同时达到易学易掌握的效果~ 在学习一门新技术的同时,除了看书,如果有老师面对面教授,可以更快更好的学会知识。相比于线下授课,视频公开课能够在省钱省力的同时达到易学易掌握的效果~
目前深度学习的课程多是公开免费的,通过学习大家可以更轻松的理解深度学习中的抽象理论,并且也能在实操方面不绕弯路。 目前深度学习的课程多是公开免费的,通过学习可以更轻松的理解深度学习中的抽象理论,并且也能在实操方面不绕弯路。
综合课程生动性、可操作性、紧凑性、连续性这些特点,推荐如下课程,同步附上网址,便于大家查找学习~ 综合课程生动性、可操作性、紧凑性、连续性这些特点,推荐如下课程,同步附上网址,便于您查找学习。
[机器学习](http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html):斯坦福大学教授吴恩达公开课程,包含针对算法的详细讲解 [机器学习](http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html):斯坦福大学教授吴恩达公开课程,包含针对算法的详细讲解
...@@ -52,12 +50,5 @@ C++语言在底层框架中使用较多,在逐步掌握开源框架的基本 ...@@ -52,12 +50,5 @@ C++语言在底层框架中使用较多,在逐步掌握开源框架的基本
[编程语言](https://ai.baidu.com/paddlepaddle/openCourses):Python操作课程,从基础到进阶操作都提供详细说明,每节课在20分钟左右 [编程语言](https://ai.baidu.com/paddlepaddle/openCourses):Python操作课程,从基础到进阶操作都提供详细说明,每节课在20分钟左右
# PaddlePaddle视频公开课
掌握好理论基础,具备编程能力后,可以开始使用PaddlePaddle Fluid进行实操,从初阶开始学习,向着中高阶努力。 掌握好理论基础,具备编程能力后,可以开始使用PaddlePaddle Fluid进行实操,从初阶开始学习,向着中高阶努力。
目前已有PaddlePaddle官方视频公开课在官网呈现,可点击如下链接按需观看。 目前已有PaddlePaddle官方视频公开课在官网呈现,内含PaddlePaddle实战、PaddlePaddle应用场景和机器学习模型讲解课程,帮助开发者从零开始使用PaddlePaddle,从简单场景逐步过渡到工业级应用。点击这里(http://ai.baidu.com/paddlepaddle/openCourses)即可开始视频课的学习之旅。
[机器学习模型](http://ai.baidu.com/paddlepaddle/openCourses):就回归模型、分类模型、聚类模型、降维模型、模型复杂度度量等进行详细解读。
[PaddlePaddle实战](http://ai.baidu.com/paddlepaddle/openCourses):PaddlePaddle经典视频教程,帮助开发者从零开始使用PaddlePaddle
[PaddlePaddle应用场景](http://ai.baidu.com/paddlepaddle/openCourses):PaddlePaddle趣味应用教程,帮助开发者从简单场景逐步过渡到工业级应用
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