Deep-Learning-Is-Nothing

深度学习没什么了不起，也不过就是大力出奇迹。弄一个 30 天的学习计划，拿捏！！！

第1天：深度学习概述与PyTorch基础

• 目标： 了解深度学习基础，熟悉PyTorch基础操作。
• 任务：
  • 深度学习概述：什么是深度学习，神经网络的基本原理。
  • PyTorch介绍：张量（Tensor）及基本操作。
  • 搭建一个简单的神经网络模型。
• 学习资源：
  • 《Deep Learning with Python》第1章
  • PyTorch官方文档：Tensors

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第2天：PyTorch中的自动微分与模型搭建

• 目标： 掌握PyTorch的自动求导功能，构建第一个神经网络。
• 任务：
  • 学习PyTorch的自动求导（autograd）。
  • 搭建一个简单的神经网络，学习模型定义和训练流程。
• 学习资源：
  • PyTorch官方文档：Automatic Differentiation with torch.autograd

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第3天：前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）

• 目标： 深入了解前馈神经网络架构。
• 任务：
  • 理解前馈神经网络的组成：输入层、隐藏层和输出层。
  • 实现一个简单的前馈神经网络用于分类任务。
• 学习资源：
  • 《Deep Learning with Python》第2章

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第4天：损失函数与优化算法

• 目标： 理解深度学习中的损失函数和优化算法。
• 任务：
  • 了解常用的损失函数（如交叉熵损失、均方误差）。
  • 了解优化算法（SGD, Adam）以及如何在PyTorch中使用它们。
• 学习资源：
  • 《Deep Learning with Python》 第3章

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第5天：训练神经网络与调参

• 目标： 学习如何训练神经网络并调节超参数。
• 任务：
  • 训练一个神经网络进行分类任务。
  • 学习如何调节学习率、批次大小等超参数。
• 学习资源：
  • 《Deep Learning with Python》 第4章

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第6-10天：卷积神经网络（CNN）基础

• 目标： 学习卷积神经网络的基本构建块：卷积层、池化层。
• 任务：
  • 理解卷积神经网络的工作原理：卷积操作、池化操作。
  • 使用CNN进行图像分类任务。
• 学习资源：
  • 《Deep Learning with Python》 第5章

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第11天：深入卷积神经网络（CNN）

• 目标： 理解更深层次的卷积网络架构。
• 任务：
  • 学习VGG、ResNet、Inception等网络架构。
  • 了解如何应用这些网络架构。
• 学习资源：
  • 《Deep Learning with Python》第6章

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第12-14天：卷积神经网络应用

• 目标： 使用预训练模型进行迁移学习。
• 任务：
  • 使用PyTorch加载预训练模型（如ResNet、VGG）并进行微调。
  • 使用微调模型进行图像分类。
• 学习资源：
  • 《Deep Learning with Python》第7章

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第15-16天：循环神经网络（RNN）与自然语言处理（NLP）

• 目标： 了解RNN的基本原理及其在NLP中的应用。
• 任务：
  • 学习RNN、LSTM、GRU的工作原理。
  • 使用RNN进行情感分析任务。
• 学习资源：
  • 《Deep Learning with Python》 第8章

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第17-18天：自然语言处理任务（NLP）

• 目标： 学习文本分类、序列标注等NLP任务。
• 任务：
  • 使用LSTM进行情感分析、文本分类。
  • 学习如何处理文本数据，进行词嵌入和模型训练。
• 学习资源：
  • 《Deep Learning with Python》第9章

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第19-21天：Transformer模型与Attention机制

• 目标： 学习Transformer模型及其Attention机制。
• 任务：
  • 理解Transformer模型的核心思想。
  • 学习Attention机制的作用及应用。
• 学习资源：
  • Attention Is All You Need
  • Hugging Face教程

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第22-25天：BERT与GPT模型

• 目标： 了解BERT和GPT模型，并学会如何使用它们。
• 任务：
  • 理解BERT和GPT的架构及其在NLP中的应用。
  • 使用预训练的BERT进行文本分类任务。
• 学习资源：
  • Hugging Face教程
  • GPT模型介绍与实现

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第26-30天：综合项目与实践

• 目标： 完成一个深度学习项目，结合CNN和NLP技术。
• 任务：
  • 选择一个项目（如图像分类+文本处理），整合所学的知识。
  • 进行模型训练、评估与优化。
• 学习资源：
  • Kaggle竞赛
  • PyTorch官方教程