Python深度学习路线

学习对象深度学习准备篇Python基础语法Python库Python库-numpyPython库-pandasPython库-matplotlib深度学习库-TensorFlow深度学习库-Keras深度学习实战篇CNN网络应用场景卷积层降采样层激励函数文本分类实践RNNLSTM网络实践应用场景RNN记忆单元LSTM记忆单元文本生成预测实践

学习对象

所有==大四==以及==研一==学生，研二感兴趣的学生也可参加

深度学习准备篇

==Python基础语法==

自学，资料非常多，推荐http://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html。 - 学习时间：3天-7天 - 框架安装：Anaconda - 掌握程度，基础语法掌握，对于面向对象语法不必掌握

==Python库==

==Python库-numpy==

自学，资料非常多，建议看博客即可。 - 学习时间：1天 - 掌握程度：numpy对数组对象的封装，理解其思想与原理 - 学习链接：https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html

==Python库-pandas==

自学，资料非常多，建议看书或博客。 - 学习时间：1天 - 掌握程度：知道大概，会使用即可，比如DataFrame - 学习链接：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html

==Python库-matplotlib==

自学，不建议太深入。 - 学习时间：半天 - 掌握程度：能够对官网的例子进行修改使用即可 - 学习链接：http://matplotlib.org/gallery.html

深度学习库-TensorFlow

本部分会进行一个入门讲解，其它API需要自己去看，去实践。

深度学习库-Keras

本部分会进行一个入门讲解，其它API需要自己去看，去实践

深度学习实战篇

CNN网络

讲解原理，大家自己动手去实践

应用场景

卷积层

降采样层

激励函数

文本分类实践

RNN/LSTM网络实践

讲解原理，大家自己动手去实践

应用场景

RNN记忆单元

LSTM记忆单元

文本生成/预测实践