深度之眼(二十五)——研究生学习计划安排

文章目录

  • 一、前言
  • 二、结构安排和规划
    • 2.1 夯实基础
    • 2.2 分方向训练(待)
    • 2.3 进阶训练
  • 三、其他

一、前言

课题组这边是需要对机器视觉有所要求吧,也就是CV方向。这一届研三师兄也都是在大厂拿到30W+的年薪了,也是需要拥抱深度学习这一个领域了。也是依旧选择了深度之眼作为自己的启蒙了。

二、结构安排和规划

首先就是课程目录,具体展示如下图:
在这里插入图片描述
之后还有一个是研究生的入学课程安排:夯实基础,分方向训练与项目和比赛练习。

也就是说,自己应该是对照着研究生课程入门安排,安排课程目录的先后学习顺序

2.1 夯实基础

也就是对python、线性代数、微积分、概率论和最优化进行回顾
还有就是对于机器学习基础
在这里插入图片描述
对于深度学习基础
在这里插入图片描述
由于之前我是学习差不多的深度之眼的教程,因此对于知识重新拿起只需要回顾笔记就行(python的库、概率论、微积分、线性代数),但是需要学习的是最优化问题。
所以近期安排就是:回顾笔记+安装python环境+安装pytorch环境+学习最优化
之后就是对于机器学习和深度学习的基础学习记录

2.2 分方向训练(待)

这里是罗列了:CV方向、NLP方向、推荐系统方向、时序预测方向
流程是:认识、学习、读论文(baseline paper)、项目与比赛

首先什么是baseline、这个名词和benchmark相对应
benchmark就是已经成熟性能的模型,而baseline就是性能不咋地但是有一定的发展潜力的模型,如果你的baseline超过了benchmark,就可以发表了
参考文章
1.在计算机视觉论文中benchmark和baseline的区别
2. 论文中baseline是什么意思?

CV方向:主要关注计算机视觉。这个领域的研究包括图像处理、机器视觉、物体识别、人脸识别等。在这个方向,通常需要掌握深度学习、卷积神经网络(CNN)等相关技术。
NLP方向:主要关注自然语言处理。这个领域的研究包括语音识别、机器翻译、文本生成等。在这个方向,通常需要掌握语言模型、深度学习、循环神经网络(RNN)等相关技术,以及一些处理文本数据的方法和工具。
推荐系统方向:主要关注如何根据用户的历史行为和数据,来预测用户的需求并给出个性化的推荐。在这个方向,通常需要掌握机器学习、协同过滤、深度学习等相关技术,以及一些推荐系统的设计和优化方法。
时序预测方向:主要关注时间序列的数据分析和预测。例如股票价格、温度变化、物流信息等,都可以用时间序列的方式来描述。在这个方向,通常需要掌握时间序列分析、深度学习、强化学习等相关技术,以及一些优化算法和模型选择的方法。

上面是我生成的回答,对于机器视觉是主要方向,其他的情况有精力再学习

2.3 进阶训练

在这里插入图片描述
就是系统学习《花书》、《西瓜书》、《统计学习方法》

三、其他

需要把python、pytorch学习明白,论文相关,弄懂大模型,把基础打牢固了,再根据b站学习写论文。

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