Python入門深度學習完整指南.doc

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1、Python入門深度學習完整指南　　介紹　　深度學習目前已經(jīng)成為了人工智能領域的突出話題。它在“計算機視覺”和游戲（AlphaGo）等領域的突出表現(xiàn)而聞名，甚至超越了人類的能力。近幾年對深度學習的關注度也在不斷上升，這里有一個調查結果可以參考?！　∵@里有一個Google的搜索趨勢圖：　　　　如果你對這個話題感興趣，這里有一個很好的非技術性的介紹。如果你有興趣了解最近的趨勢，那么這里有一個很好的匯總?！　≡谶@篇文章中，我們的目標是為所有深度學習的人提供一條學習之路，同時也是為想要進一步學習的人提供一條探索的路徑。如果你準備好了，那么讓我們開始吧！　　步驟0：先決條件　　建議在學習深度學習

2、之前，你應該先了解一些機器學習的基礎知識。這篇文章列出了完整的學習機器學習的資源?！　∪绻阆胍粋€簡單的學習版本。那么可以看下面的列表：　　數(shù)學基礎（特別是微積分，概率和線性代數(shù)）　　Python基礎　　統(tǒng)計學基礎　　機器學習基礎　　建議時間：2-6個月　　步驟1：機器配置　　在進行下一步學習之前，你應該確保你有一個支持你學習的硬件環(huán)境。一般建議你至少擁有以下硬件：　　一個足夠好的GPU（4+GB），最好是Nvidia　　一個還可以的CPU（比如：IntelCorei3，IntelPentium可能不適合）　　4GBRAM（這個取決于數(shù)據(jù)集大?。　∪绻氵€不確定，那么請閱讀這個硬件

3、指南。　　備注：如果你是一個硬件玩家，那么你可能已經(jīng)擁有了所需的硬件。　　如果你沒有所需的規(guī)格，那么你可以租一個云平臺來學習，比如AmazonWebService（AWS）。這是使用AWS進行深度學習的良好指南。　　備注：在這個階段不要安裝任何深度學習的庫，安裝過程我們會在步驟3中介紹?！　〔襟E2：初試深度學習　　現(xiàn)在，你已經(jīng)對這個領域有了一個初步的認識，那么你應該進一步深入了解深度學習?！　「鶕?jù)自己的偏好，我們可以選擇以下幾個途徑：　　通過博客學習，比如FundamentalsofDeepLearning，Hacker’sguidetoNeuralNetworks。　　通

4、過視頻學習，比如DeepLearningSimplified?！　⊥ㄟ^書籍學習，比如NeuralnetworksandDeepLearning　　除了上述的先學知識，你還應該了解一些流行的深度學習庫和運行他們的語言。以下是一個不太完整的列表（你可以通過查看wiki獲得更加完整的列表）：　　Caffe　　DeepLearning4j　　Tensorflow　　Theano　　Torch　　其他一些著名的庫：Mocha，neon，H2O，MXNet，Keras，Lasagne，Nolearn。關于深度學習語言，可以查看這個文章。　　你也可以查看查看Stanford的CS231n中的第12講

5、，概要性的了解一些深度學習庫?！　〗ㄗh時間：1-3周　　步驟3：選擇你自己的領域　　這是最有趣的部分，深度學習已經(jīng)應用在各個領域中，并且取得了最先進的研究成果。如果你想更深入的了解，那么作為一個讀者，你最適合的路徑就是動手實踐。這樣才能對你現(xiàn)在了解的內容有一個更加深入的認識。　　注意：在以下的每個領域中，都會包括一個博客，一個實戰(zhàn)項目，一個需要的深度學習庫以及一個輔助課程。第一步你應該學習一下博客，然后去安裝對應的深度學習庫，然后再去做實戰(zhàn)項目。如果在這個過程中，你遇到什么問題，那么可以去學習輔助課程?！　∩疃葘W習在機器視覺中的應用　　參考博客：DLforComputerVision　

6、　實戰(zhàn)項目：FacialKeypointDetection　　深度學習庫：Nolearn　　推薦課程：CS231n：ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition　　深度學習在自然語言處理中的應用　　參考博客：DeepLearning，NLP，andRepresentations　　實戰(zhàn)項目：DeepLearningforChatbots，Part1，Part2。　　深度學習庫：Tensorflow　　推薦課程：CS224d：DeepLearningforNaturalLanguageProcessing　　深度學習在語音中的應用　　參考

7、博客：DeepSpeech：LessonsfromDeepLearning　　實戰(zhàn)項目：MusicGenerationusingMagenta（Tensorflow）　　深度學習庫：Magenta　　推薦課程：DeepLearning（Spring2016），CILVRLab@NYU　　深度學習在強化學習中的應用　　參考博客和實戰(zhàn)項目：DeepReinforcementLearning：PongfromPixels　　深度學習庫：沒有需要的深度