Muchas personas desean estudiar un campo especial, pero no tienen idea de cómo aprenderlo de manera sistemática y profesional.
Esperamos que aquellos que son buenos en alguna área de investigación puedan compartir su experiencia de aprendizaje y hacer una rutina de aprendizaje y recomendar los mejores materiales de aprendizaje que puedan ayudar a resolver este problema.
Tomamos el Aprendizaje Automático como ejemplo, podemos hacer que nuestro aprendizaje sea rutinario de la siguiente manera: (Vea la primera respuesta).
Nota: la versión china de este ejemplo se puede encontrar en JustFollowUs / Machine-Learning .
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1.Mayor + Área de investigación.
Informática + Aprendizaje automático
2.El primer paso: esta parte consiste principalmente en cursos de pregrado y nos ayuda a dominar los conocimientos básicos necesarios y alcanzar el nivel de principiante. Puede dividirlo en muchas partes, como las siguientes: (Nombre del curso + Libro recomendado + Diapositivas y tareas)
2.1 Fundamentos matemáticos y fundamentos de programación
Cálculo de una sola variable + Cálculo con geometría analítica + Diapositivas y tareas
Cálculo multivariable + Cálculo multivariable + Diapositivas y tarea
Álgebra Lineal + Introducción a la Álgebra Lineal + Diapositivas y tareas
Programación en Python + No + Diapositivas y tarea
……
2.2 Introducción al aprendizaje automático.
Introducción al aprendizaje estadístico + Introducción al aprendizaje estadístico + Diapositivas y tareas
Introducción al Aprendizaje Automático + No + Diapositivas y tareas
……
3. La segunda parte: esta parte está formada por algunos cursos de posgrado y trata de ayudar a aprender más en esta área. Después de finalizar esta parte, esperamos que pueda alcanzar un nivel promedio. Esta parte también se puede dividir en muchas partes, como la primera parte de la misma manera (nombre del curso + libro recomendado + diapositivas y tareas)
3.1 Conocimientos matemáticos avanzados
Optimización convexa 1 + Optimización convexa + Diapositivas y tareas
Optimización convexa 2 + No + Diapositivas y tarea
……
3.2 Aprendizaje automático
Fundación de Aprendizaje automático + Aprendizaje de datos, diapositivas y tareas.
Techiniques of Machine Learning + No + Diapositivas y tarea
Aprendizaje automático + No + diapositivas y tareas
……
4. La tercera parte: esta parte se compone principalmente de las principales conferencias y revistas. Desde que terminas los cursos y las tareas anteriores, has tenido una buena base de aprendizaje automático, por lo que aquí puedes leer algunos de los últimos trabajos que te interesan y seguir estudiando.
- NIPS
- ICML
- AAAI
- IJCAI
- ……
5. La cuarta parte es algunas subáreas en aprendizaje automático, como aprendizaje profundo, aprendizaje por refuerzo, etc. Puede compartir algunos materiales de aprendizaje como la primera y la segunda parte (esta es la parte de bonificación, no es necesaria)
5.1 Aprendizaje de refuerzo
……
5.2 Aprendizaje profundo
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