El siguiente es un consejo para estudiantes de posgrado que estén interesados en convertirse en una persona en el campo del aprendizaje profundo. Espero que sea útil para los estudiantes.
En primer lugar, debes aprender bien el aprendizaje automático antes de poder aprender el aprendizaje profundo. El núcleo del aprendizaje automático es utilizar algoritmos para analizar datos y aprender de ellos, y luego tomar decisiones o predicciones sobre nuevos datos. El aprendizaje profundo requiere dominio en al menos una dirección, como CV o PNL.
En segundo lugar, debes aprender los conceptos básicos de estructura de datos y matemáticas. Las matemáticas incluyen teoría de la probabilidad, álgebra lineal, matemáticas avanzadas y teoría de la información, y las estructuras de datos incluyen árboles, pilas, listas enlazadas, colas, gráficos, etc. Al mismo tiempo, debe haber conciencia de optimizar la complejidad del algoritmo.
El tercero es fortalecer continuamente sus habilidades de programación, dominar al menos una herramienta de aprendizaje profundo de tensorflow o pytorch y fortalecer aún más su capacidad práctica participando en competencias y realizando proyectos.
Para ayudar a los estudiantes a dominar la tecnología de aprendizaje profundo más rápido y convertirse en talentos de alto nivel en el campo de la inteligencia artificial, la Educación Pública de China se ha asociado con expertos del Instituto de Automatización de la Academia de Ciencias de China para lanzar un curso de "aprendizaje profundo" de inteligencia artificial para que todos puedan aprender cosas y comprender verdaderamente los principios detrás de los modelos y algoritmos de aprendizaje automático.