[人工智能-深度学习-66]：架构 - 人工智能的学习误区与正确思路方法

Posted 2022-01-14 文火冰糖的硅基工坊

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目录

前言：

第1章 常见的学习的误区

1.1 自学论文：

1.2 自学书本：

1.3 直接看代码

第2章 较好效果的学习思路

2.1 实践+理论+代码三步骤的学习思路

2.2 层层叠叠，不断演进的思路

2.3 视频教学课程 + 网络自学 + 代码实践 + 同行讨论相结合的思路

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前言：

可以说，本文是前阶段学习《深度学习+pytorch》到目前阶段，各种学习方法、实践的反思与总结。

第1章 常见的学习的误区

1.1 自学论文：

yolo的英文论文还是比较晦涩的，没有基础的、非专业性人员，学起来还是很费劲的，很容易中途放弃。

1.2 自学书本：

买一本关于算法的数，自己死啃。这种方法耗时耗力，遇到问题还没人咨询。

1.3 直接看代码

大多数程序员的习惯，一上来就代码。然后，算法这东西，不是看懂代码，就可能看懂算法的。需要理解算法背后的原理。

第2章 较好效果的学习思路

2.1 实践+理论+代码三步骤的学习思路

（1）原理基础+实践

• 先学习如何使用模型
• 先学习如何训练模型

（2）理论原理

• 再学习代码背后的原理（内在原理）

（3）代码实现

• 学习模型预测相关的代码（预测代码实现）
• 学习模型训练相关的代码（训练代码实现）

2.2 层层叠叠，不断演进的思路

总体架构与核心概念  -> V1 -> V2 -> V3 -> V4 -> V5 

每个版本的学习按照如下的思路：

（1）当前版本要解决的问题（为前一个版本的不足）

（2）当前版本的实现

（3）当前版本的缺陷不足（为下个版本要解决的问题）

2.3 视频教学课程 + 网络自学 + 代码实践 + 同行讨论相结合的思路

（1）视频教学课程：网络上有大量的视频教程，大多数是免费的

（2）网络自学：网络上有大量的文字性材料

（3）代码实践：使用开源代码进行实践，而不能只停留在听课程或看代码层面，需要调试代码。

（4）同行讨论：与同行讨论，能够极大的加速自己的问题的理解，可以是同事、可以是社区的同行，也可以是培训机构的老师。

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