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学习资料

要读的第一本书

基础理论习得的最直接来源就是书本。按机器学习理论、深度学习理论、编程语言三方面划分，这里推荐如下书籍辅助您。

机器学习理论

在开启深度学习之前，您需要先行掌握机器学习的理论。深度学习是机器学习中的一个分支，两者内在的理论基础存在强关联。 机器学习理论的书籍教材比较多，这里推荐一本易懂易学的书籍，可以重点关注神经网络部分。

书名：《机器学习》（周志华著，清华大学出版社，2016年版）

深度学习理论

打好机器学习的理论功底后，您可以开始钻研深度学习的理论。通常深度学习理论会给人留下抽象难懂的印象，且和数学结合紧密。 为了让您能够顺利入门，这里推荐一份易学易用的教材，无论深度学习理论还是数学理论即可一本搞定。

书名：《Deep Learning（深度学习）》（Goodfellow, Bengio, Courville合著，赵申剑、黎彧君、符天凡和李凯合译，人民邮电出版社，2017年版） 此书电子版在Github上已经开源，详情可参考此链接 《深度学习》

编程语言

Python方向：这里推荐您学习Python，一方面各大主流深度学习框架的主力支撑编程语言均为Python；另一方面，对比其他语言，Python较为简单易学。 Python的教材种类较多，这里推荐一本实操和理论性都兼顾的教材，只要完成书中52个习题，跑代码然后发现问题解决，就能逐步上手。

书名：《“笨办法”学Python》（Zed Shaw著，王巍巍译，人民邮电出版社，2014年11月版）

C++方向：C++语言在底层框架中使用较多，您逐步掌握开源框架的基本操作后，在更高阶的框架应用中会用到这个技能点。 同前面提到的Python一样，学习C++时需要多上手操作。这里推荐迅速上手C++的书籍，不但能够学习功能和结构，还提供了解决方案的示例。

书名：《Essential C++》【美】李普曼（Lippman,S.B.）著，侯捷译，电子工业出版社2013年8月版

要看的视频公开课

在学习一门新技术的同时，除了看书，如果有老师面对面教授，可以更快更好的学会知识。相比于线下授课，视频公开课能够在省钱省力的同时，达到易学易掌握的效果。 目前深度学习的课程多是公开免费的，通过学习您可以更轻松的理解深度学习中的抽象理论，并在实操方面不绕弯路。 综合课程生动性、可操作性、紧凑性、连续性这些特点，这里推荐如下课程，同步附上网址，便于您查找学习。

理论知识详解视频课

机器学习 斯坦福大学教授吴恩达公开课程，包含相关算法的详细讲解。

AI技术 百度推出的“AI核心技术掌握”课程，每节课在20-30分钟左右，从AI技术到深度学习进行全面细致的解读。

深度学习 台湾李宏毅教授的在线课程，其中是英文课程，会结合国外的科研成果，但也适合新手入门和理解深度学习。

编程语言 Python操作课程，从基础到进阶操作都提供详细说明，每节课时长20分钟左右。

PaddlePaddle实操视频课

掌握好理论基础，具备编程能力后，您可以开始使用PaddlePaddle Fluid进行实操，从初阶开始学习，向着中高阶努力。 目前已有PaddlePaddle官方视频公开课在官网呈现,内含PaddlePaddle实战、PaddlePaddle应用场景和机器学习模型讲解课程，帮助开发者从零开始使用PaddlePaddle，从简单场景逐步过渡到工业级应用。点击这里您即可开始视频课的学习之旅。