AI人工智能 机器学习 深度学习 学习路径及推荐书籍

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。