从应用的角度来看，深度学习怎样快速入门？
从应用的角度来看，不推荐买大部头书籍，一般大部头买来都扔书架上吃灰了(都看完的算你nb)，最实用的还是一些工具的document。实际场景，一般是遇到问题，查阅，遇到问题，查阅的循环过程，光啃书不实践，记不住啊，还体会不到乐趣，消磨积极性。 以下罗列一下常用document和网站，少而精才是有效推荐 竞赛 kaggle、阿里天池 document 编程工具：Python、PyTorch、OpenCV 代码库 图像分类：pytorch-image-models 基本上涵盖所有主流网络 目标检测: MMDetection、Detectron2 这两个都是优秀的代码库，值得学习借鉴 查阅各个领域的最新进展，可以查阅这个网站，会记录一些sota的paper和code链接：paper-with-code 学习视频只推荐三个 机器学习：李宏毅机器学习 (打包到Smarter了) 上课太有趣了 计算机视觉：李飞飞cs231n (打包到Smarter了) 经典paper解析：AI百篇经典论文 如果非要买书，机器学习可以买一些书籍，比如统计学习方法、西瓜书 《机器学习》俗称西瓜书，图例多容易理解，缺点较厚实，推理过程不详细。 《统计学习方法》比起西瓜书，更干，推理详尽，篇幅少，但是图例少不容易理解。  从实用主义出发，以上入门完全够用了，对深度学习和计算机视觉有了一些了解，后面就可以自己愉快的玩耍了。 欢迎关注Smarter，构建CV世界观，输出优质内容 欢迎加入Smarter交流群，添加微信「cjy094617」，备注「学校-方向」即可 