蝙蝠侠之飞越哥谭市**攻略

空气流星呢 空气流星呢
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  • 萌萌跶 萌萌跶

    首先,一点需要肯定,您是211毕业,学习能力是可以肯定的,这一点是非常好的开始!本人中科院毕业,研究生开始转做人工智能cv方向,下面我说一下我的成长之路:
    数学数学需要有一定的基础,高等数学、线性代数、概率论与数理统计,大学有一定的基础,对于楼主,数学可以先跳过,后续遇到什么数学问题,再解决相关问题。编程基础编程语言:c++、python,本人有编程基础,两个一起掌握,增加竞争力。如果您完全没有编程基础,可以先学python,python容易上手。深度学习框架:主流框架tensorflow、pytorch。tensorflow工业界用的比较多,pytorch学术界用的比较多。三个不分好坏,自己选择一种进行学习即可。如果选择python编程语言,建议选择pytorch。入门学习(机器学习、深度学习)公开课:
    吴恩达课程:《machine learning》、cs229、《deep learning》
    斯坦福课程:cs230 deep learning
    台大林轩田:《机器学习基石
    书籍:
    西瓜书《机器学习》、《机器学习实战》、花书《深度学习》
    论文研读前提,需要确定自己的方向,如cv、nlp方向,您可以查阅资料确定方向。论文研读-复现等过程。论文网站
    https://github.com/floodsung/deep-learning-**s-reading-roadmap
    deep learning **s 阅读路线
    https://arxiv.org
    各个方向最新论文更新
    https://**swithcode.com
    将 arxiv 上的最新深度学习论文与 github 上的开源代码联系起来。将 1016 个深度学习任务分成了 16 大类,涉及了深度学习的各个方面。关注会议会议
    neurips:
    https://nips.cc/
    icml:
    https://icml.cc/
    iclr:
    https://iclr.cc/
    aaai:
    https://aaai.org/conferences/aaai-19/
    ijcai:https://www.ijcai.org/
    uai:
    http://www.auai.org/uai2019/index.php
    计算机视觉:
    cvpr:
    http://cvpr2019.thecvf.com/
    eccv:
    https://eccv2018.org/program/main-conference/
    iccv:
    http://iccv2019.thecvf.com/
    自然语言处理:
    acl:
    http://www.aclcargo.com/
    emnlp:https://www.aclweb.org/portal/content/emnlp-2018
    naacl:
    https://naacl2019.org/
    知名期刊:
    jair:https://www.jair.org/index.php/jair
    jmlr:
    http://www.jmlr.org/
    如有遗漏,欢迎留言补充!觉得不错,欢迎点赞支持!

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