研一入学,查资料发现很多人都说从机器学习开始,之后再看深度学习,在暑假的时候简单学了线性回归、逻辑回归、聚类和 PCA,深度学习学了 MLP 、CNN 和 RNN,根据视频写了实战的小项目,没有看吴大佬的 ML 和 DL,不知道暑假学的那些知识够不够。想直接去看 cs231n,不知道有没有必要再看一下吴恩达的 ML 和 DL 了,请各位大佬不吝赐教。同时想问问计算机视觉的学习路径大概是怎么样的,最近学的感觉很迷茫,虽然天天在实验室,但是感觉总是这边学一点那边学一点,效率很低=.=
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zxCoder 2020-09-27 21:06:59 +08:00
坐等大佬劝退
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luomu24 2020-09-27 21:10:02 +08:00
呃,不读博的话,搞这个没啥出路。
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mcone 2020-09-27 21:31:42 +08:00
吴恩达的 ML 和 DL 是基础中的基础……coursera 上面的比较简单,学校的视频相对深一点
——然而,你会发现你的毕业 paper 跟这些关系可能不是很大,就是改模型调参换数据改模型调参…… 同建议读博,cv 这玩意现在已经是红海了,连我这个没有顶会的土鳖都快撑不住了…… |
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iHaoo OP 去其他论坛看了一下感觉被劝退了
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