深度学习学习路线图

家教带小朋友学习深度学习，自己列了一下课程大纲

前置基础

1. 数学基础

• 线性代数

  • 矩阵运算、向量、特征值/特征向量

  • 推荐：3Blue1Brown 的线性代数系列视频

• 微积分

  • 导数、偏导数、梯度、链式法则

  • 重点理解反向传播的数学原理

• 概率统计

  • 概率分布、期望、方差

  • 贝叶斯定理、最大似然估计

2. Python科学计算库

• NumPy: 数组操作、矩阵运算

• Pandas: 数据处理和分析

• Matplotlib/Seaborn: 数据可视化

# 练习示例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 熟悉数组操作 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y)

深度学习入门

3. 机器学习基础

• 核心概念

  • 监督学习 vs 无监督学习

  • 训练集/验证集/测试集

  • 过拟合与欠拟合

  • 损失函数、梯度下降

• 经典算法

  • 线性回归、逻辑回归

  • 决策树、随机森林

  • K-means聚类

推荐资源: Andrew Ng 的机器学习课程（Coursera）

4. 深度学习框架入门

选择 PyTorch 或 TensorFlow/Keras（推荐PyTorch，更直观）

PyTorch基础

import torch import torch.nn as nn # 创建简单神经网络 class SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(784, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x

学习重点:

• Tensor操作

• 自动微分（autograd）

• 构建神经网络

• 训练循环

5. 神经网络基础

• 多层感知机（MLP）

  • 前向传播

  • 反向传播

  • 激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）

• 优化器

  • SGD, Adam, RMSprop

• 正则化技术

  • Dropout, Batch Normalization

  • L1/L2正则化

实战项目: MNIST手写数字识别

核心深度学习

6. 卷积神经网络（CNN）

• 核心概念

  • 卷积层、池化层

  • 感受野

  • 经典架构：LeNet, AlexNet, VGG, ResNet

• 应用领域

  • 图像分类

  • 目标检测

  • 图像分割

实战项目:

• CIFAR-10图像分类

• 使用预训练模型进行迁移学习

# 迁移学习示例 from torchvision import models # 加载预训练的ResNet model = models.resnet18(pretrained=True) # 冻结参数 for param in model.parameters(): param.requires_grad = False # 替换最后一层 model.fc = nn.Linear(512, 10) # 10类分类

7. 循环神经网络（RNN）

• 架构类型

  • 基础RNN

  • LSTM（长短期记忆网络）

  • GRU（门控循环单元）

• 应用领域

  • 时间序列预测

  • 文本生成

  • 机器翻译

实战项目:

• 股票价格预测

• 文本情感分析

8. Transformer与注意力机制

• 核心概念

  • Self-Attention机制

  • Multi-Head Attention

  • Positional Encoding

• 经典模型

  • BERT, GPT系列

  • Vision Transformer (ViT)

实战项目: 使用Hugging Face Transformers库进行文本分类

进阶与专业化

9. 高级主题

• 生成模型

  • GAN（生成对抗网络）

  • VAE（变分自编码器）

  • Diffusion Models

• 强化学习

  • Q-Learning

  • Policy Gradient

  • DQN, PPO

• 图神经网络（GNN）

• 自监督学习

10. 工程实践

• 模型部署

  • ONNX, TorchScript

  • Flask/FastAPI构建API

  • Docker容器化

• 性能优化

  • 模型压缩（剪枝、量化）

  • 混合精度训练

  • 分布式训练

• MLOps

  • 实验追踪（Weights & Biases, MLflow）

  • 版本控制（DVC）

学习资源

在线课程

1. 吴恩达深度学习专项课程（Coursera）- 最适合入门

2. fast.ai（Practical Deep Learning for Coders）- 自顶向下学习

3. 斯坦福CS231n（计算机视觉）

4. 斯坦福CS224n（自然语言处理）

书籍

1. 《深度学习》（花书）- Ian Goodfellow

2. 《动手学深度学习》- 李沐（配有视频讲解）

3. 《Python深度学习》- Francois Chollet

实践平台

• Kaggle: 参加比赛、学习他人代码

• Google Colab: 免费GPU环境

• Papers with Code: 论文+代码实现

项目

完成以下里程碑项目：

1. ✅ MNIST手写数字识别（MLP）

2. ✅ CIFAR-10图像分类（CNN）

3. ✅ 情感分析（RNN/LSTM）

4. ✅ 图像生成（GAN）

5. ✅ 问答系统（Transformer）

6. ✅ 端到端项目部署