Python深度学习路线

• • • • 学习对象
      • 深度学习准备篇
        • Python基础语法
        • Python库
          • Python库-numpy
          • Python库-pandas
          • Python库-matplotlib
          • 深度学习库-TensorFlow
          • 深度学习库-Keras
      • 深度学习实战篇
        • CNN网络
          • 应用场景
          • 卷积层
          • 降采样层
          • 激励函数
          • 文本分类实践
        • RNNLSTM网络实践
          • 应用场景
          • RNN记忆单元
          • LSTM记忆单元
          • 文本生成预测实践

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

原文链接：https://lookme.blog.csdn.net/article/details/60476385

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