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长江大学极客班/深度学习小组

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学习平台介绍

由于深度学习是计算机一个较新的研究领域,研究成果可谓是日新月异,需要开发者持续学习才能掌握最新的技术,因此其学习资源主要集中在开源社区和竞赛平台上,下面开始介绍相关内容

一、开源社区

飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台

  • AI达人养成营
  • AI创造营第三期
  • 秋季AIday+知识竞赛
  • AI达人特训营第二期
  • 全栈AI能力提升计划

OpenI 启智 新一代人工智能开源开放平台

DATAWHALE - 一个热爱学习的社区

二、竞赛平台

和鲸社区

阿里云天池

华为云大赛

DataFountain

DataCastle

Kaggle(国外)

学习资源及路径

基础篇

初学者建议在短时间内学完第一部分:1、python及前置知识

  • 注意只需掌握基础函数api的基本用法即可,做到脑中有印象,用时再具体查阅。
  • 不要一味的想,要多实践,实在有看不懂的地方最好逮着gpt一直问
  • 最多4周就要全部搞完,学的快的可以提前进入到下一部分的内容中去学习(越快越好,不要把战线越拖越长)

核心篇

在学完基础内容后,即可开始AI部分的学习:2、零基础实践深度学习(第2版)

  • 做计算机视觉(CV)任务的,只需要学习前5章即可

  • 学习方法和上面一样,要注重实践,多跑示例项目,必要时可以尝试参加一些学习赛和精选项目来加深理论知识的理解

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  • 同理,做自然语言处理(NLP)任务的,也只需要学习对应的课程即可。

提高篇

下面两个部分是能否成为一名优秀AI工程师的标准

  • 一是将所学的内容融汇贯通到一系列的开源任务中去,发现自己的短板从而快速成长,提高自己在开源社区里的影响力
  • 二是通过竞赛不断打磨自己的技术,同时也能赚取奖金,证明自己的个人能力

3、开源学习活动

4、热门竞赛

近期学习安排

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简介

目前主要的学习方向是计算机视觉,还有数据挖掘 展开 收起
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