这是一个创建于 1516 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
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=.=
 |
1
zxCoder 2020-09-27 21:06:59 +08:00
坐等大佬劝退
|
 |
2
luomu24 2020-09-27 21:10:02 +08:00
呃，不读博的话，搞这个没啥出路。
|
 |
4
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…… |
 |
6
iHaoo OP 去其他论坛看了一下感觉被劝退了
|
Select Language