李宏毅 DCARD 推薦深度學習資源:從入門到精通的完整指南
李宏毅教授在台灣的深度學習社群中擁有極高的聲望,他的課程以深入淺出、富有幽默感而聞名。許多學習者透過他的課程踏入深度學習的大門。近年來,李宏毅教授經常在 DCARD 上分享學習資源、解答學生疑問,累積了許多寶貴的經驗與建議。本文將整理李宏毅教授在 DCARD 上推薦的深度學習資源,並結合其他相關資訊,為想學習深度學習的你提供一份從入門到精通的完整指南。
一、DCARD 上李宏毅教授的精華分享
李宏毅教授在 DCARD 上的分享通常會針對初學者常遇到的問題,例如:學習路徑規劃、教材選擇、以及如何有效利用資源等等。以下整理一些關鍵的分享重點:
- 強調基礎回歸與線性代數的重要性: 李宏毅教授多次強調,深度學習並非單純的疊加網路,而是建立在紮實的數學基礎之上。因此,他建議學習者務必先掌握線性代數、微積分、機率論等基礎知識。他認為,即使不精通所有數學細節,至少要理解其背後的概念,才能真正理解深度學習模型的工作原理。
- 推薦 Coursera 上的深度學習專精課程: 李宏毅教授自己開設的 Coursera 課程「Neural Networks and Deep Learning」是入門深度學習的首選。這門課程涵蓋了深度學習的基礎概念、常見模型、以及實務應用,適合沒有基礎的學習者。
- 鼓勵多做實作: 李宏毅教授認為,深度學習的最佳學習方式就是透過實作。他建議學習者不要只停留在理論層面,而是要積極參與專案、撰寫程式碼,才能真正掌握深度學習的技能。
- 善用 GitHub 資源: 李宏毅教授鼓勵學習者善用 GitHub,尋找開源的深度學習專案、程式碼範例、以及資料集。透過閱讀和修改別人的程式碼,可以學習到許多實用的技巧和經驗。
- 注重資料處理和特徵工程: 李宏毅教授強調,在實際應用中,資料處理和特徵工程往往比模型本身更重要。他建議學習者花時間學習如何清洗、轉換、以及分析資料,才能提升模型的效能。
- 對模型的「為什麼」保持好奇心: 李宏毅教授鼓勵大家不要只是埋頭在程式碼中,而是要思考模型背後的邏輯和原理。不斷問「為什麼」這個問題,才能真正理解深度學習的本質。
二、李宏毅 dcard 推薦的深度學習資源整理
以下根據學習階段,整理李宏毅教授在 DCARD 及其他公開資訊中推薦的深度學習資源:
1. 入門階段 (無程式基礎):
-
Python 基礎:
學習深度學習之前,需要先掌握 Python 的基礎語法。推薦資源:
- Codecademy 的 Python 課程: 互動式的學習體驗,適合初學者。 ( https://www.codecademy.com/learn/learn-python-3 )
- Google Python Class: Google 提供的免費 Python 課程,內容涵蓋基礎語法、資料結構、以及程式設計技巧。 ( https://developers.google.com/edu/python )
-
線性代數、微積分、機率論基礎:
- 可汗學院: 提供免費的線性代數、微積分、機率論等數學課程。 ( https://www.khanacademy.org/ )
- MIT OpenCourseWare: 提供 MIT 的線性代數課程。 ( https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/ )
-
深度學習入門課程:
- 李宏毅 Coursera 課程「Neural Networks and Deep Learning」: 由李宏毅教授主講,深入淺出地介紹深度學習的基礎概念和常見模型。 ( https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning )
- fast.ai 課程: 以實作為導向的深度學習課程,適合想要快速上手深度學習的學習者。 ( https://www.fast.ai/ )
2. 進階階段 (有一定程式基礎):
-
深度學習框架:
選擇一個深度學習框架進行深入學習,常見的框架包括 TensorFlow、PyTorch、Keras 等。
- TensorFlow: Google 開發的深度學習框架,擁有強大的社群支持和豐富的資源。 ( https://www.tensorflow.org/ )
- PyTorch: Facebook 開發的深度學習框架,以靈活性和易用性而聞名,尤其受到研究人員的青睞。 ( https://pytorch.org/ )
- Keras: 一個高階的神經網路 API,可以運行在 TensorFlow、Theano、CNTK 等後端,方便快速搭建模型。 ( https://keras.io/ )
-
相關課程:
- 李宏毅 Coursera 課程「Deep Learning for Computer Vision」: 深入介紹電腦視覺領域的深度學習技術。 ( https://www.coursera.org/learn/deep-learning-for-computer-vision )
- 李宏毅 Coursera 課程「Natural Language Processing with Deep Learning」: 深入介紹自然語言處理領域的深度學習技術。( https://www.coursera.org/learn/natural-language-processing-with-deep-learning )
- Stanford CS231n: Stanford 大學的電腦視覺課程,提供豐富的教材和作業。 ( http://cs231n.stanford.edu/ )
3. 實作階段 (積極參與專案):
- Kaggle: 一個數據科學競賽平台,可以透過參與比賽來提升自己的技能。 ( https://www.kaggle.com/ )
- GitHub: 尋找開源的深度學習專案、程式碼範例、以及資料集。 ( https://github.com/ )
- 論文閱讀: 閱讀最新的深度學習論文,了解最新的研究趨勢。 ( https://paperswithcode.com/ )
- 參與學術研討會: 參加深度學習相關的學術研討會,與其他研究人員交流學習。
三、其他建議
- 持之以恆: 深度學習需要長時間的學習和練習,要保持耐心和毅力。
- 善用網路資源: 網路上有大量的深度學習資源,善用搜索引擎、論壇、以及社群媒體,可以找到許多有用的資訊。
- 加入學習社群: 加入深度學習學習社群,與其他學習者交流經驗、互相幫助。
- 保持好奇心: 不斷探索新的技術和應用,保持對深度學習的熱情。
總之,學習深度學習是一個循序漸進的過程,需要紮實的基礎、持續的努力、以及積極的實作。希望這份指南能夠幫助你踏上深度學習的旅程,並在李宏毅教授的指引下,取得成功! 記得,最重要的不是學到多少,而是理解背後的原理,並將其應用到實際問題中。