2025年深度学习快速入门学习路线

这是一篇关于2025年深度学习快速入门学习路线的思维导图，为什么要学编程？为什么都建议学Python语言？：首先，写代码的本质是将数学和算法转化为可重复验证、可优化、可部署的解决方案，通过代码转化为可运行的程序。其次建议选择python语言，是因为几乎所有主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras）均以Python作为首选接口。框架底层虽用C++等高性能语言实现，但Python提供了简洁的高级API，使开发者能快速构建、训练和部署模型。且拥有最完整的AI工具链，覆盖数据处理、模型开发到可视化：NumPy、Pandas、Hugging Face等库提供预训练模型，Python是调用标准等等。

2025年深度学习快速入门学习路线

• 1.Python与数学基础
  • Python基础知识
    • 推荐：莫烦Python3基础教程
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  • Python数据分析库Numpy、Pandas的使用
    • 推荐学习资源：《利用Python进行数据分析》
  • 数学基础知识
    • 推荐：机器学习数学（适合想深刻掌握深度学习模型理论的人）
      • 中文博客笔记
        • 点击后面的图标可直接跳转
      • 主要是看这些知识点就行
        • 线性代数：向量、特征向量与特征值、范数、矩阵、运算。
        • 高数：导数/微分/积分、概率论、梯度、泰勒展开公式。
    • 推荐：《白话机器学习的数学》（适合只想简单使用深度学习的人）
  • 学习周期一般为：3-4周（指的是有基本数学底子的人）
• 2.机器学习部分
  • 看李航老师的统计学习方法
    • 1.统计学习概论
      • 要看
    • 2.感知机
      • 要看
    • 3.K近邻
      • 入门不用看，后面任务需要用到再补
    • 4.朴素贝叶斯
      • 要看
    • 5.决策树
      • 要看
    • 6.逻辑回归与最大熵
      • 要看
    • 7.支持向量机
      • 入门不用看，后面任务需要用到再补
    • 8.提升树
      • 要看
    • 9.EM算法
      • 入门不用看，后面任务需要用到再补
    • 10.隐马尔科夫
      • 入门不用看，后面任务需要用到再补
    • 11.条件随机场
      • 入门不用看，后面任务需要用到再补
    • 12.Xgboost
      • 要看
    • 也可以跟着简博士的视频教程学，讲的很好
    • 要看的算法必须要能手推公式、不用从零实现算法，原理和代码有看不太懂的地方可以去看刘建平老师的博客笔记，非常清楚！保证你能看懂！代码不用动手跑！重点了解下模型复现部分就好，现在机器学习主要是用来打基础的，现在主流用的都是深度学习，所以不用在这花费很长的时间，如果你自己想学且时间很充足，那跟着跑通代码也是没问题的。 学习周期一般为：3-4周
• 3.深度学习理论入门
  • 推荐：最新的吴恩达机器学习教程，非常通俗易懂的课，但确实就是讲的比较浅，如果你看了上面的统计学习方法，一定要跳过这门课的第一部分，也就是机器学习部分，直接看第二部分的深度学习神经网络课程，也就是从第43p开始看。
    • 一定要完成配套练习！！！！
      • 视频配套资料与练习："通过网盘分享的文件：Deeplearning.ai机器学习链接: https://pan.baidu.com/s/1uGv41Z1KVcQrMuZ50Gvz8Q?pwd=byad 提取码: byad --来自百度网盘超级会员v5的分享"
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  • 学习周期一般为：3周（看个人投入时间与基础底子）
• 4.深度学习理论进阶➕代码实践
  • 推荐：李沐老师的动手学深度学习pytorch版（让你学会用起来的关键一步！！！！带你基于pytorch框架来实战各种模型任务），⚠️注：你可以试着先看这门课，如果看不懂再去看下面那门课，看得懂那就不用看下面那节课了。
    • 有视频版本
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    • 建议搭配配套的书学习，会更高效。
      • 书的PDF我会和这份思维导图文件一起打包给大家
  • 如果发现自己实在看不懂李沐老师的动手学深度学习，可以先花两周的时间看下小土堆的pytorch快速入门教程，然后再去看李沐老师的动手学深度学习就基本能看懂了。
    • 小土堆pytorch快速入门教程
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  • 学习周期一般为：1个半月的样子
• 5.看你研究方向中等/中等偏上的论文阅读并且复现，但不要选SOTA模型复现。
  • 常见的期刊会议分类
  • 推荐一个找含代码的论文非常好使的网站：papers with code
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  • 不懂论文复现？可以看我频道的这期视频
    • 研0和研1怎么快速找到论文代码并且复现模型代码？
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  • 这里取决于自己的方向与论文筛选能力，一般看个几十篇就差不多了。然后尽可能复现一些价值度高的论文。
• 为什么要学数学》：数学是深度学习的“语言”​​，深度学习模型本质是数学表达的运算组合，缺乏数学基础将难以理解模型原理与优化逻辑。
• 非常简单，典型的日系动漫白话风，以故事对话的形式就给你把最基础的数学知识讲明白了，非常适合只需要浅浅了解深度学习模型概念的人。
• 为什么要学？：这是我们之后在做数据预处理操作时经常要用到的工具，NumPy​ 负责数值计算​（如张量操作、矩阵运算），提供高效多维数组和数学函数。Pandas​ 负责数据处理​（如清洗、特征工程），擅长表格数据操作与分析。数据又是深度学习中非常重要的部分，它们可以避免因数据质量问题导致的模型性能下降。
• 为什么要学编程？为什么都建议学Python语言？：首先，写代码的本质是将数学和算法转化为可重复验证、可优化、可部署的解决方案，通过代码转化为可运行的程序。其次建议选择python语言，是因为几乎所有主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras）均以Python作为首选接口。框架底层虽用C++等高性能语言实现，但Python提供了简洁的高级API，使开发者能快速构建、训练和部署模型。且拥有最完整的AI工具链，覆盖数据处理、模型开发到可视化：NumPy、Pandas、Hugging Face等库提供预训练模型，Python是调用标准等等。