机器学习工程师Bargava的文章《How to learn Deep Learning in 6 months》介绍了6个月内学习并掌握深度学习的实现步骤,每个步骤列出了相应的学习材料和学习目标。本周公众号内容为原文的部分内容翻译。
准备
第一步
我们通过学习驾驶从而学习开车,而不是通过学习离合器和内燃机的工作原理。学习深度学习时,在起始阶段,我们将遵循同样的自上而下的方法。用4-6周的时间学习fast.ai课程 (http://course.fast.ai/)。
第二步
这个阶段开始了解一些基础知识,学习微积分和线性代数。对于微积分,可以通过Big Picture of Calculus (https://ocw.mit.edu/resources/res-18-005-highlights-of-calculus-spring-2010/highlights_of_calculus/big-picture-of-calculus/)进行学习。对于线性代数,MIT的课程OpenCourseWare (https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/)非常不错。学习完这两个后,可以继续学习Matrix Calculus for Deep Learning (http://parrt.cs.usfca.edu/doc/matrix-calculus/index.html)。
第三步
这个阶段需要了解深层学习的自下而上方法。完成Coursera上的五门课程 (https://www.coursera.org/specializations/deep-learning)。这个课程需要付费,但完成后会发现是值得的。考虑之前已经进行过的学习,理想情况下,应该能够每周完成一门课程
第四步
前三个步骤是了解如何和在何处使用深度学习,并获得坚实的基础。这个阶段需要自己完成一个项目,从而更加深入的了解深度学习相关的库,如:Tensorflow, PyTorch, MXNet 等。选一个自己关注的问题,从头构建一个模型体系,加深对建模工具的操作熟练度。
第五步
这个阶段继续做fast.ai的第二部分课程 (http://course.fast.ai/part2.html)。这部分课程涵盖了更高级的主题,你将学会阅读最新的研究论文并理解它们。
每个步骤大约需要4到6周的时间。从开始的那一刻起,大约26周后,如果你认真地遵循上述所有准则,你将在深入学习方面有坚实的基础。
之后做什么
学习斯坦福cs231n (http://cs231n.stanford.edu/) 和cs224d (http://cs224d.stanford.edu/) 课程。这两门课分别针对视觉识别和NLP都有很深的介绍。还可以阅读deep learining book 材料 (http://www.deeplearningbook.org/), 帮助巩固理解。