三个月从零入门深度学习，保姆级学习路线图
基础（3周）
05:49
requests之前
利用python进行数据分析（np、pd）都看
机器学习理论（3周）
08:15
李航《统计学习方法》（重点算法能手推公式，罗辑回归，朴素贝叶斯，gbtd、adaboost、xgboost）（其他的除了公式可以复述就行）
124568xgboost
（支持向量机肯定用不到）
（提升树的gbdt和adaboost很重要）
（xgboost博客解读，必看）
看不懂：看ljp博客
看github熟悉sklearn（两个回归，决策树、朴素贝叶斯，集成学习都看）（先不用调参）
机器学习实战（一周）
18:57
《阿里云天池大赛赛题解析（机器学习篇）》开源代码，七个步骤一定要吃透，1-2个任务
深度学习理论（cv和nlp各两周）
22:30
入门后，李沐《动手深度学习》
NLP（文本分类）和CV（图像分类）
计算机视觉：b站P1-P22，cs231n，完成作业1和2看开源代码，每行都要弄清楚输入输出。学会：反向传播梯度，损失函数，优化算法，多层感知机，cnn，rnn，dropout，bn
NLP：cs224n，P1-5，89，11，作业a1245。学会：词向量，rnn，gru，lstm，seq2seq，attention机制
pytorch（b站刘二大人，做上面作业时可以看讲解）（一个仓库）
邱锡鹏《神经网络与深度学习》，以上不懂的可以看这本书，这本书非常好，一定要看
深度学习实战（各一周）
30:53
文本分类（链接）（fastext、word2vec、cnn、rnn）
图片分类（链接）
必须弄清楚每行代码，尽情调参
面试
34:30
《百面机器学习》
检验自己学的怎么样
另：研究型算法工程师、业务型算法工程师
