深度学习与计算机视觉方向


一、数学基础

模块 具体内容 应用场景示例 学习资源推荐
线性代数 - 矩阵乘法、转置、逆矩阵 - 特征值/特征向量(PCA降维) - 张量(Tensor)基础 PyTorch 张量操作、模型参数存储 《线性代数应该这样学》、3Blue1Brown 视频
微积分 - 导数与偏导数 - 梯度与链式法则(反向传播) - 极值问题(损失函数优化) 神经网络梯度计算、优化器工作原理 吴恩达《机器学习》微积分章节
概率统计 - 概率分布(高斯、伯努利) - 均值/方差/协方差 - 假设检验(p值、置信区间) 模型评估、数据分布分析 《概率导论》、StatQuest 视频

二、编程基础

模块 具体内容 应用场景示例 学习资源推荐
Python - 函数与类(OOP) - 文件读写(CSV、JSON) - 异常处理(try/except) 数据加载、模型封装 《Python编程:从入门到实践》
数据处理 - NumPy 数组操作(广播机制) - Pandas 数据清洗(缺失值、去重) 数据预处理、特征工程 《利用Python进行数据分析》
可视化 - Matplotlib 绘图(折线图、散点图) - Seaborn 高级图表(热力图、分布图) 数据分布分析、模型结果可视化 Matplotlib 官方文档、Seaborn Gallery

三、机器学习基础

模块 具体内容 应用场景示例 学习资源推荐
监督学习 - 线性回归(MSE损失) - 逻辑回归(交叉熵损失) - 决策树与随机森林 基础分类/回归任务对比深度学习优劣 吴恩达《机器学习》Coursera课程
模型评估 - 训练集/验证集/测试集划分 - 交叉验证(K-Fold) - 混淆矩阵与分类报告 模型泛化能力评估 Scikit-learn 官方文档
特征工程 - 标准化/归一化(StandardScaler) - 特征编码(One-Hot、LabelEncoder) 数据预处理提升模型效果 《特征工程入门与实践》

四、深度学习基础

模块 具体内容 应用场景示例 学习资源推荐
PyTorch - 张量操作(GPU加速) - 自动求导(Autograd) - 模型定义(nn.Module) 自定义神经网络层、模型训练 PyTorch 官方教程(60分钟入门)
神经网络 - 多层感知机(MLP) - 激活函数(ReLU、Softmax) - 损失函数(交叉熵、MSE) 图像分类、回归任务 《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
CNN - 卷积层/池化层原理 - 经典模型(ResNet、VGG) - 迁移学习(预训练模型微调) 图像特征提取、分类任务 CS231n(斯坦福计算机视觉课程)

五、计算机视觉核心

模块 具体内容 应用场景示例 学习资源推荐
OpenCV - 图像读写与格式转换 - 图像增强(旋转、裁剪) - 特征检测(SIFT、ORB) 数据预处理、传统图像处理 OpenCV 官方文档、《学习OpenCV》
物体检测 - 两阶段算法(Faster R-CNN) - 单阶段算法(YOLO、SSD) - 评价指标(mAP) 目标检测、工业质检 MMDetection 框架文档
图像分割 - 语义分割(U-Net) - 实例分割(Mask R-CNN) - 评估指标(mIoU、Dice) 医学图像分割、自动驾驶场景分割 《图像分割:算法与实战》

六、工程化与工具

模块 具体内容 应用场景示例 学习资源推荐
版本控制 - Git 基本命令(commit/push/branch) - GitHub协作(PR、Issue) 代码管理、团队协作 《Pro Git》中文版
模型部署 - ONNX 格式导出 - TensorRT 加速推理 - Flask/Django 部署API 工业级模型部署、端侧推理 NVIDIA 开发者博客
环境管理 - Conda 虚拟环境 - Docker 容器化(镜像构建) - Linux 基础命令 环境隔离、服务器部署 《Docker技术入门与实战》

七、学习路径与时间规划

阶段 1:基础巩固(4-6周)
  • 目标:掌握 Python、NumPy、线性代数、微积分基础。

  • 验证项目:用 NumPy 实现线性回归(不依赖框架)。

  • 每日投入:2小时理论学习 + 1小时编码练习。

阶段 2:机器学习入门(3-4周)
  • 目标:理解监督学习、Scikit-learn 基础、模型评估。

  • 验证项目:用 Scikit-learn 完成鸢尾花分类任务。

  • 每日投入:1小时理论 + 2小时代码实战。

阶段 3:深度学习与PyTorch(6-8周)
  • 目标:熟练使用 PyTorch 构建 CNN 模型。

  • 验证项目:CIFAR-10 图像分类(准确率 > 85%)。

  • 每日投入:2小时框架学习 + 2小时调试优化。

阶段 4:计算机视觉实战(8-12周)
  • 目标:掌握 OpenCV、物体检测(YOLO)、图像分割(U-Net)。

  • 验证项目:自定义数据集训练 YOLOv5 模型(mAP > 0.7)。

  • 每日投入:3小时项目开发 + 1小时论文阅读。


八、关键学习原则

  1. 代码优先:每个知识点配合代码实现(如手推梯度后立刻用 PyTorch 验证)。

  2. 项目驱动:每阶段至少完成一个完整项目(GitHub 留存代码和文档)。

  3. 刻意练习:针对薄弱环节重复训练(如反向传播推导、多尺度目标检测调参)。


九、推荐学习资源

  1. 书籍

    • 《深度学习入门:基于Python的理论与实现》(鱼书)

    • 《动手学深度学习》(李沐)

  2. 课程

    • Coursera《Deep Learning Specialization》(吴恩达)

    • 斯坦福CS231n(课程链接

  3. 实战平台

    • Kaggle(参加图像分类/检测比赛)

    • 天池/AI Studio(国内数据集丰富)

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