AI人工智能 机器学习 深度学习 学习路径及推荐书籍

Posted 2023-04-24 VipSoft

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。

AI人工智能机器学习深度学习之间的关系

一、基本概念

1、人工智能： 
人工智能可以分为很多领域，如：自然语言理解，图像识别，语音识别，推荐系统等等。 
2、机器学习： 
机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。 
机器学习：一种实现人工智能的方法 
3、深度学习： 
        其核心就是自动将简单的特征组合成更加复杂的特征，并用这些特征解决问题。 
        深度学习+强化学习= AI 深度学习：一种实现机器学习的技术 
二、三者关系 
        机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系。 
        神经网络：最初是一个生物学的概念，一般是指大脑神经元，触点，细胞等组成的网络，用于产生意识，帮助生物思考和行动，后来人工智能受神经网络的启发，发展出了人工神经网络。

 

        机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域有着很深的联系。