Python深度学习路线

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学习对象

所有==大四==以及==研一==学生,研二感兴趣的学生也可参加

深度学习准备篇

==Python基础语法==

自学,资料非常多,推荐http://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html。

  • 学习时间:3天-7天
  • 框架安装:Anaconda
  • 掌握程度,基础语法掌握,对于面向对象语法不必掌握
    ==Python库==
    ==Python库-numpy==
    自学,资料非常多,建议看博客即可。
  • 学习时间:1天
  • 掌握程度:numpy对数组对象的封装,理解其思想与原理
  • 学习链接:https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html
    ==Python库-pandas==
    自学,资料非常多,建议看书或博客。
  • 学习时间:1天
  • 掌握程度:知道大概,会使用即可,比如DataFrame
  • 学习链接:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html
    ==Python库-matplotlib==
    自学,不建议太深入。
  • 学习时间:半天
  • 掌握程度:能够对官网的例子进行修改使用即可
  • 学习链接:http://matplotlib.org/gallery.html
    深度学习库-TensorFlow
    本部分会进行一个入门讲解,其它API需要自己去看,去实践。
    深度学习库-Keras
    本部分会进行一个入门讲解,其它API需要自己去看,去实践

    深度学习实战篇

    CNN网络
    讲解原理,大家自己动手去实践
    应用场景
    卷积层
    降采样层
    激励函数
    文本分类实践
    RNN/LSTM网络实践
    讲解原理,大家自己动手去实践
    应用场景
    RNN记忆单元
    LSTM记忆单元
    文本生成/预测实践
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