自学深度学习是怎样一种体验？
最开始的时候，肯定是充满了新奇和憧憬。你看到那些惊艳的AI作品：能画画的，能写诗的，能识别万物的，简直感觉打开了新世界的大门。你觉得，哇，这玩意儿太酷了！我也要掌握这个魔法！于是，你满怀信心地点开第一个教程，也许是某个网课或者一本入门书籍。
这时候，你会觉得一切都挺顺利的。老师在屏幕上潇洒地敲着代码，解释着什么是“张量”、“向量”，听起来都像是在说一种新的语言，但又感觉不像英语那么难懂。你跟着敲，代码跑起来了，输出一串数字，你会有一种小小的成就感。这感觉就像是你刚学会了一个新的单词，虽然不知道它能组什么句子，但你知道它很重要。
然后，你就开始遇到第一个“坎”：数学。深度学习的底层逻辑，很多都建立在数学之上。微积分、线性代数、概率论……突然之间，你发现那些你以为已经忘得一干二净的数学知识，又一股脑地冒出来，而且是以一种更抽象、更实用的方式。
你可能会花很多时间去理解“偏导数”是什么意思，它为什么要在神经网络里反复出现。你会看到公式里那些希腊字母，一开始头晕眼花，然后逼着自己去查资料，去翻高中数学书，甚至去翻大学的数学教材。那种感觉就像是，你以为自己在玩一个现代化的游戏，结果发现它背后竟然是古希腊哲学在支撑。
更要命的是，有些教程讲得天花乱坠，但就是不落地。你跟着视频学，老师说“我们用这个激活函数”，你觉得挺好。但当你自己尝试用别的函数，或者在不同的地方用它，结果模型就不收敛了，准确率跌到谷底，你才意识到，原来这个“激活函数”是有脾气的，不是随便挑就能用的。
这时候，你开始进入一个“试错”和“反思”的循环。你读文档，看论文，搜博客，试图理解为什么你的模型训练了半天，输出的结果还是“垃圾”。你可能改一个参数，模型突然就好了；也可能改了十个参数，反而更差。你甚至会怀疑人生，觉得是不是自己天生不适合干这个。
那些“别人家的代码”之所以好用，是因为他们可能已经踩过无数的坑，调整过无数的超参数。而你，才刚刚开始挖第一个坑。
孤独感也是一个绕不开的话题。当你遇到一个棘手的问题，比如某个库的Bug，或者某个算法的实现细节怎么都弄不明白时，你可能很想找个人问问。但如果你是在完全自学，而且周围没有这样的朋友，你可能只能一遍遍地在Stack Overflow上搜，看别人的提问和回答，希望从中找到灵感。有时候，你会觉得整个深度学习的世界就是一个巨大的迷宫，而你是一个迷失其中的探险家，只能靠自己摸索。
当然，也会有豁然开朗的时刻。当你终于理解了某个复杂的概念，比如RNN如何处理序列数据，或者Transformer的注意力机制是怎么工作的，然后你把这些知识应用到你的项目里，模型真的开始学习，并且取得了一些不错的结果，那种感觉，简直比吃了蜜还甜。
你会开始形成自己的“直觉”。一开始，你只是机械地模仿别人的代码。慢慢地，你开始知道，哦，对于图像识别问题，卷积层通常放在前面；对于序列问题，RNN或Transformer更合适；如果模型过拟合了，可能需要加Dropout或者L2正则化。这种直觉，不是靠死记硬背得来的，而是通过无数次的实践和失败，一点点积累起来的。
自学深度学习，就像是从“知道”到“理解”，再到“会用”的过程。你先知道有这么个东西，然后努力去理解它的原理，最后才能把它用到解决实际问题上。这个过程充满了挑战，但也充满了乐趣。你会在一次次的代码运行失败中学习，在一次次公式推导的卡壳中成长，最终，你会发现自己真的变成了一个能够“创造”AI的人。
总的来说，自学深度学习是一种既煎熬又兴奋的体验。它要求你有极强的自律性、耐心和解决问题的能力。你会在无数次与代码和数学的搏斗中找到自己的乐趣，并在一次次突破理解的壁垒后，感受到知识带来的巨大力量。这就像是在攀登一座陡峭的山峰，过程艰辛，但当你站在顶端，俯瞰整个风景时，你会觉得一切都值了。
网友意见
知乎大V误我！！
拿我自己来说，最开始学习的时候看的是统计学习，所有知乎答案都告诉你，在最开始学的时候，你要把所有公式推导一遍，然后把每个算法都用python或者C++实现出来。
于是我就开始了痛苦的过程，每天推公式，郁闷的不行。
我当时就好奇，我推得这些公式究竟在干些啥？咋用？究竟有啥作用？
后来我忘了啥原因了，做了几个竞赛，能到了还不错的成绩。
这个过程真的舒服。
你看着自己的成绩一点点往上升，然后为了再次提升效果，需要去仔细研读一下论文。
这个时候我才感觉，学习机器学习和深度学习步入了一个正规。
所以说，自学深度学习最大的一个问题是有些坑，没有人能提前告诉你，你会陷入进去，痛苦的无法自拔。
所以，我最大的经验就是，在学习的过程中，快速刷理论，但是要以实战为导向！！！
我用八千字，总结了一份超详细的保姆级深度学习从零入门路线图，保你三个月从零入门深度学习，分享给大家；
我把这个路线图范围六个部分：
- 基础知识；
- 机器学习理论入门；
- 机器学习竞赛实战；
- 深度学习理论入门；
- 深度学习竞赛实战；
- 深度学习面试题汇总；
整个路线图的思维导图如下，我把对应的视频和github链接全部放在了思维导图备注里面；
也可以搭配着视频观看，获取思维导图的方式大家可以看视频简介：【20220301注解：因为资料被某些人倒卖，所以需要加我之后我简单判别下非培训机构人员，手动发你】
针对这六个部分，我们一个个的来看：
1.基础知识学习
首先，我们来看基础知识部分;
你需要掌握两个方面；第一个是数学，第二个是Python面向对象编程的基础；
首先对于数学来讲，我想很多搜索入门路线图的朋友，都会被推荐很多数学方面的大部头的书籍和视频和科目，比如说：微积分、线性代数、概率论、复变函数、数值计算等等；
我觉得如果当前的任务是入门，而不是做一些开创性的研究，这些并不全是没有必要；
从的建议来说，首先掌握线性代数里面的：向量、矩阵、运算、范数、特征向量和特征值；
我这里推荐一个中文视频，【两个小时快速复习线性代数】；链接看我思维导图思维导图的对应位置；
在复习的时候，不需要你完全记住，但是需要你用笔记画一个大致脉络图出来，把各个细节写上去，在以后需要用到的这个时候，像查字典一样能够查到就可以；
其次对于高数来说，需要掌握的主要就是4个：导数，梯度，泰勒公式，和概率论；概率论快速的过一遍就可以，了解一些基本概念，比如说条件概率，最大似然估计等等，我这里推荐一个视频，【1个小时快速复习概率论】；链接看我思维导图思维导图的对应位置；
有了这些数据基础，对于入门深度学习就够了；之后，如果遇到不懂的，在这个之外，我们再去学来得及；
第二个基础知识是Python；
Python是一种编程语言，是我们后面机器学习和深度学习中数据处理，实现模型的主力语言；
对于Python而言，不需要你很精通，只需要有一定的Python 面向对象编程的的基础就可以；
在这里，理论方面，我推荐廖雪峰的Python课程，这个课程没有必要都看，地址在思维导图备注
这个视频里面的目录，并不是都去学习，我们只需要从第一个简介开始，学习到常用的第三方模块；之后，有了一定的Python基础，就可以不用学习了；
之后需要提升的你的实战能力，我给你大家推荐一本书，学起来也很快，叫做【用Python做数据分析】；
这本书的中文翻译版链接在这里：见思维导图备注
这本书，不用全都看，看重点章节就可以；当然全看了，也很快，因为这本书本身学习起来就很简单；
我为什么推荐这本书呢？首先第一点，这本书确实看起来很简单，入门门槛极低，第二，这本书的内容，在我们往后的机器学习和深度学习关系很密切，因为我们在构建模型之前，需要很多操作去处理数据，用到这本书介绍的这两个api包；
看完廖雪峰的教程和这本书，你会掌握两个东西，一个python基础知识，一个是究竟怎么用Python实战去处理数据；
2.机器学习理论入门
第二个部分，我来重点介绍机器学习理论入门路线图；
对于机器学习理论算法，我推荐一本书籍和一个博客和一个Python包
书籍是：李航的统计学习，主要，不是全都看，我一会会告诉你看哪几个章节；
博客是刘建平老师的博客，Python包是sklearn；
我们先来看这个统计学习，我谈三个准则：
三个准则是：
第一，作为入门选手，不要每章都去看；
第二，不要用python从零去造轮子去实现这本书里面的算法，千万不要这样做，太浪费时间；
第三个，对于重点章节算法必须能做到手推公式，重点算法其实不多，一会说；
这本书一共是分为了11章，你只需要去看其中的六章内容，分别是：1，2，4，5，6，8
我带大家看一下这本书目录：
第一章是统计学习概论；这章是在学习整个机器学习的一些基础概念，比如说什么是回归问题，什么是分类问题；什么是正则化，什么是交叉验证，什么是过拟合等等基础概念；必须掌握，没有商量的余地；
第二章是感知机，是最简单机器学习模型，也和后面的神经网络有关系，必须掌握
第三章是K近邻算法，这个你现在不需要看，跳过它；
第四章是朴素贝叶斯算法，这个非常重要，里面的概念比如说后验概率，极大似然估计之类的，必须掌握
第五章是决策树：这很简单，就是如何特征选择，两个决策树算法；也要掌握
第六章是逻辑回归和最大熵；要看
第七章支持向量机，我说一下我的观念哈，我认为这章不需要看；为什们呢？首先在我自己的工作中，几乎没用过支持向量机；而且现在，在今天，如果你在面试深度学习岗位的时候，有的面试官还在让你手推SVM公式的话，我认为这个面试官是不合格的，这个公司可能未必是你很好的一个选择；
第八章提升树，必看，这个提升树算法非常重要；
第九章第十章第十一章，都不需要看；对于隐马尔科夫和条件随机场，之后你如果想深入学NLP，再来看；对于EM算法，入门之后你碰到的时候再去看；
我刚才谈到，对于重点算法必须能够手推公式，哪几个重要呢？不多，逻辑回归，朴素贝叶斯，以及提升树里的xgboost算法；别的算法，你能够自己复述一遍讲出来，就够了；
在看的过程中，如果有不懂的怎么办？就是我刚才推荐一个刘建平老师的博客；
在这里：见思维导图备注
这个博客很好，有对应理论介绍，也有使用sklearn实现代码；
我刚才还谈到一个准则，是不要去从零造论文实现算法，因为sklearn可以很好的帮助你；
在这个过程中，你要去搞清楚这个算法输入数据，输出数据，每个参数的含义是什么；可以自己自己调一下参数，看看不同参数下最终效果有什么不同；但是在这里不要花费太大精力在调参上，因为你现在代码实现的是一个demo，数据量很小，调参没什么意义；什么调参呢？我一会会讲到；
整个机器学习理论部分，如果你真的认真去学习，三周时间，你肯定能搞定；你想啊，总共看6章，每章你看四天，这四天，你期中三天看理论部分，一天用代码跑一遍熟悉一下感觉；
其实代码这块要跑起来，很快，都不需要一天，两三个小时就可以；四天搞定一章，三周看完一点问题没有；
3.机器学习竞赛实战
然后重点来了，理论部分看完了，也用sklearn做简单的代码实践了，接下来做什么呢？要把这些算法用到实践中去；
也就是我要谈的机器学习竞赛代码实战：在这里，我只推荐一本书，叫做：
阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇；
记住啊，是机器学习篇，不是深度学习篇；
我先说这本书要不要买：首先我自己是买了这本书，但是我发现书很厚，但是有大量的代码占据了很大篇幅；后来发现代码在天池上已经开源了，所以买完之后有一点点后悔；不过就全当为知识付费了；
拿你们要不要买呢？我觉得没啥必要，反正代码是开源的，一会我告诉链接；不过要想支持一下书的作者的话，可以买一本支持一下；就不要下次一定了；
天池是一个竞赛平台，这本书里面它包含了四个实战型的任务：
工业蒸汽预测
天猫用户重复购买预测
O2O优惠券预测
阿里云安全恶意程序检测
我来告诉大家怎么看这本书：
有四个任务是吧，你挑其中的一个或者两个，不需要都看，没必要；
怎么确定把这一个或者两个任务吃透呢？
七个步骤：赛题理解、数据探索、特征工程、模型训练、模型验证、特征优化、模型融合7个步骤
开源代码的链接我放在了思维导图的备注；
就像我说的，四个任务中挑一个或者两个，在一周，七天，三天看一个，七天看两个，或者七天你就看一个，比如第一个，把它吃透就够了；
看完之后，你会对之前学习的统计学习书籍里面机器学习算法有一个非常清楚的认识；
所以整个机器学习的理论和代码时间，花费时间为1个月；
4.深度学习理论学习
我把深度学习的入门仿照机器学习，也分为两个部分，先学理论，再实战打比赛；
其实说心里话，深度学习入门比机器学习入门要简单的多；
在网上很多朋友在推荐深度学习入门路线的时候，会谈到李沐老师【动手深度学习】；我自己也在跟着学习这个课程，我也学到了很多；
但是讲心里话，如果是带入一个初学者的角度去看这门课程，可能会有听不懂的情况；所以这门课程可以先放一放，我给大家推荐两个视频和一本书；
我们都知道深度这块主要就是分为NLP和CV；
NLP任务上大概可以分为四种：文本分类 文本匹配 序列标注 文本生成，
CV任务大致也可以分为图像理解和生成：理解这块大致可以分为：分类、检测、分割、追踪； 生成这块基本就是GAN模型
对于入门来说，我们不用学这么多，我们只需要学籍基础的神经网络，然后通过文本分类和图片分类任务去熟悉掌握整个徐娜林和预测流程，比如数据处理，模型搭建等呢吧；
所以我推荐的这两门课程也是很出名的：
就是大家常说的cs231n 和CS224n；
我来告诉大家怎么看这两个视频，同样不是全部都看；
- 推荐的视频cs231n；
B站视频链接见思维导图；
整个视频在B站是分为了33讲，作为入门来说，主要是学习p1-p22;
也就是从第一讲课程介绍-计算机视觉概述到循环神经网络；
我们来打开看一眼：
然后这个视频不是让你一直看，看完一部分之后，去完成对应作业；
它的作业有三个，我把实现代码链接放在这里：见思维导图备注
你去做前两个，实现图像分类任务，实现卷积神经网络：bn，dropout，cnn 都要看一下；
第三个作业比较复杂，大家不用去看，只需要做前两个；
注意，不需要自己从零去做这个作业，直接看给的代码仓库，去看人家怎么实现的，当然你如果有自信而且想要锻炼自己，没问题，可以从零去实现。但是对于大部分人，你去对照着代码一行行的看，去理解为什么这儿写，输出输入是什么；
在这个过程，就会涉及到一点，就是框架的学习，我推荐大家使用Pytorch；
框架框架学习，我这里我后面会讲到，我先在这里插一句，就是大家可以去看B站刘二大人，地址在这里：见思维导图备注
它这个pytorch学习曲线比较平滑，大家在在看计算机视觉视频之后，完成代码的部分，如果有不懂的地方，穿插着去看这个刘二大人的视频；
因为刘二大人这个视频会涉及到CNN和RNN，所以如果你一开始就看，可能会有点费劲；
我举个例子吧，比如说你看完CNN网络，然后你去完成第二个作业，突然你发现里面有些不懂，不知道为什么这么弄，然后你去看刘二大人对应的视频讲CNN代码的；是这么个顺序啊；
整个计算机市局视频和代码学习完之后，你必须要掌握到什么程度呢？
必须要把下面这些完全掌握：
反向传播梯度回传，损失函数，优化算法，多层感知机，卷积神经网络，普通的循环神经网络，以及一些dropout和BN掌握住；
2. 自然语言处理：
推荐一个视频，非常经典的 CS224n：
链接：见思维导图备注
这个课程不是需要都看，要有选择的看：
在B站的官方主页，它包含了18讲的内容；在入门阶段，你只需要看P1-P5和P8，P9,P11；
通过看这个视频你要能够达到什么地步呢？
其实这个视频和cs231n在基础部分是重叠的，对于基础部分，大家可以都看，两者兼学会更好
必须熟悉的掌握：反向传播，词向量，RNN，GRU，Lstm，Seq2Seq以及attention机制；初步了解卷积神经网络；
有作业，一定要认真做，自己写不出来，仿照着别人的写:见思维导图备注
作业也不是都写：重点看a1，a2，a4，a5；其实a5这个不做的话，也没问题，把前面给的这个三个一定自己走一遍；
作业涉及到词向量和机器翻译；
有的朋友常常会和我反应，不知道att这种细节是如何实现的，其实这些都是最基础的东西，一定要从零看代码，有余力的话，可以自己实现一遍，非常有帮助；
在学习这两个视频的过程中，视频是英文的，而且涉及到的一些经典概念，不太容易理解，那么必须要看这本书：
邱锡鹏
代码的学习过程中，不用去过度的关注调参之类的，而是关注代码是怎么写的；因为调参这块tricks后面我会有专门的部分提升；
3.Pytorch框架学习
pytorch框架的学习：其实这个pytorch学习应该是融合在上面这个计算机视觉学习中的；可以在看完视频只有，写作业之前，先刷一遍这个Pytorch教学视频；
B站的刘二大人：《PyTorch深度学习实践》完结合集 https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?from=search&seid=1631997590037031874&spm_id_from=333.337.0.0
但是它好像没有源代码，评论区有小伙伴手敲了代码，地址在这：https://blog.csdn.net/bit452/category_10569531.html
5.深度学习竞赛实战：
重点来了，上面谈到的这些深度学习的东西，都是在给你打基础；
但是要记住，我们学习深度学习是为了实战：我给大家准备了两个学习曲线非常平滑的实战项目；
一个是新闻分类项目，一个是街景字符识别，也就是图片分类项目，有的人可能会认为这两个项目非常简单，但是我认为千万不要小瞧这两个项目，扎扎实实做完这两个项目，对你的帮助绝对比你想象的要大；
先说NLP的新闻文本分类任务；地址在这里：见思维导图备注
就像我所说的，这个任务是一个NLP中一个基础任务-文本分类任务；这也是绝大部分从业的业务型NLP工程师日常工作最常见的工作需求；所以掌握好这个任务非常关键；
那么怎么掌握呢？在天池上，有开源的赛题解析，我挑选几个我认为很好的notebook给到大家；
task1：赛题理解：
jupyter notebook 链接，见思维导图备注
就是仿照你工作的时候，运营人员怎么给你提的需求，你听完需求要去分析它是什么问题，是个分类问题，回归问题，NLP问题，CV问题，多模态问题？
task2：分析数据：去看字符分布，最大长度，链接思维导图备注
task3：基于机器学习的文本分类任务：先做一个baseline出来，不是先搞大模型复杂东西出来；
链接见思维导图备注
task4：不同深度学习模型：
fastext：它是一种词向量，也是一种文本分类模型：对应的论文链接在这里：对应的我的博客解读，在这里，链接见思维导图备注
w2C:在视频有介绍对应的论文链接对应的我的博客解读在这里
textcnn：也就是用CNN模型来做，链接见思维导图备注
textrnn：使用RNN做，链接见思维导图备注
之前深度学习视频学了，CNN，RNN等基础网络，这里你就去实战这些模型；
bert；这个可以先不看，等你入了深度学习的门，认为自己想搞NLP这个方向了，你再去看相关的论文；我把链接放在这里吧：https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.24.6406111aE3Lglg&postId=118259
第二个任务是CV任务：图片分类任务： 街景字符编码识别
链接：见思维导图备注
task1 赛题理解
链接见思维导图备注
task数据读取与数据扩增
链接见思维导图备注
task3构建
链接思维导图备注
task4模型的训练，链接思维导图备注
task4模型的集成：
链接见思维导图备注
做完这个任务，你会对在CV领域，如果加载自己的图片数据集，如何构建CV模型，增强数据，模型验证都有一个很清晰的了解；
在这两个任务实施的时候，大家可以尽情的调参，尝试各种各样的tricks提升自己的成绩；
整个深度学习
面试题：
百面机器学习；视频最后面我会提供给大家 这本书非常好，真的非常好；
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