【DL-CV】【深度学习-计算机视觉】系列简介及入门推荐

<----后篇>【DL-CV】计算机视觉前置了解

闲了就要找事做，不能被四公主和NS诱惑。所以在搞完了爬虫进入假期时，我继续我断了2个月深度学习，并瞄准了其中的一个分支——计算机视觉

系列简介

为了照顾不了解深度学习的小白，我还是超级简单地介绍一下深度学习吧

• 深度学习（deep learning）是机器学习方法的一种，一般指具有多层结构的网络。深度学习能通过学习大量数据自动确定需要提取的特征信息，在图像识别领域，甚至能自动获取一些人类无法想象的由颜色和边缘等组合起来的特征信息，因此深度学习在语音识别和图像识别领域大放异彩。而随着训练数据越来越易得手，多种性能提升方法的出现，以及gpu等硬件的进步，深度学习也蓬勃发展，成为了人工智能的一颗明星，近几年人们常说的热门词都有他的身影。
• 深度学习的一种分类

是不是太棒了？素晴らしい

使用语言：python

新开系列名【DL-CV】即“深度学习-计算机视觉”的缩写，本系列基于对斯坦福大学的cs231n课程学习理解，结合个人扩展的内容，由浅到深地介绍各种深度学习方法和视觉识别的实现并辅以必要的代码。作为个人学习记录的同时分享自己的理解。可作为学习，辅助学习，或复习的素材。

由于是深度学习的一个分支，本系列会有不少基础知识是重合的，就算对计算机视觉不感兴趣也能从中学到一些深度学习通用知识。

前期学好枯燥的原理，后期才能更好的使用现有框架进行实现，做好心理准备

你需要

不同与之前真的零基础开始的爬虫系列，深度学习的入门对玩家提出了较高要求，脑袋空空就凭着一时兴趣闯进来只会一脸懵逼（虽然脑袋不空也会看到懵逼），所以决定入门之前，请确保自身拥有以下知识/能力储备：

• 高等数学与线性代数
• 熟悉numpy
• 毅力
• 自学能力

通常来说计算机系的学生大一就学完高数与线代了，再学个numpy就可以勇闯恶魔城了，接下来就要靠毅力在这场煎熬中坚持下去。而且这个系列并不代表深度学习的全部，希望玩家能充分调动自学能力去吸收其他大佬的精华，感受深度学习的魅力。

个人推荐

对于从未接触过深度学习的玩家我推荐3Blue1Brown的深度学习视频（带我入坑的），3个视频加起来1小时左右用动画的形式围绕手写识别简单易懂地介绍了神经网络，损失函数，反向传播的原理，个人觉得作为入坑前的预热非常不错。同时也推荐3Blue1Brown的其他数学视频（人家的数学秀到自己都觉得以前学的数学是一坨屎了）
Part1 Part2 Part3

当然还有该系列的素材视频cs231n了，当然光看视频是比较懵的，一是内容比较概括，二是缺乏代码参考。建议配着课程笔记及课程作业食用，以获取最佳体验效果。食用顺序：先看视频知道个大概，再看笔记理解细节，最后动手实现。

除了以上的推荐外，一些相关书籍作为辅助也是相当有益的，不管是厚厚的《深度学习》还是薄薄的《图解深度学习》等都是不错的作品，资金充足的可以购买实体，或者在这里搜书名看看有没有电子版。

最后还是强调一下自学的重要性，深度学习及其分支都是一个大坑，知识量巨大，希望大家充分利用搜索引擎对已学知识点进行补充或解疑，观摩大佬们的代码，不要满足于这小小的系列