机器学习是目前比较热门的技术，包含深度学习、强化学习、对抗学习、对偶学习、迁移学习、分布式学习、以及元学习等内容。得益于大数据、大模型、大计算的发展，深度学习在计算机视觉、语音处理、自然语言方面相继取得了突破，达到甚至超过了人类水平。
关于深度学习，网上的资料和教程很多，但是质量不一而足。而且很多也比较零散不成系统。对于初学深度学习的小白，如何避免踩坑、更好更快的掌握相关技能呢？下面给大家几点建议，学习深度学习的同学可以参考：
1、Python快速入门
从零开始掌握Python基础知识点，搭建所需环境并熟悉jupyter notebook编程方法。掌握Python核心语法，熟练完成基础编程任务。
2、深度学习入门
掌握神经网络算法原理，理解神经网络的工作原理与应用领域。熟悉CNN与RNN网络架构，掌握各大经典网络组成与应用方法。
3、深度学习必备框架实战Pytorch+TensorFlow
工业界用的最多的深度学习框架，也是谷歌各大开源项目必备框架，需要掌握TensorFlow与Pytorch框架核心使用方法，熟练使用框架构建深度学习项目。
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4、OpenCV计算机视觉实战（Python版）
计算机视觉必备神器，主要包括图像处理与建模常用方法，掌握图像处理必备方法及其功能实现，熟练使用OpenCV框架进行计算机视觉项目开发。
5、计算机视觉核心大项目实战
内容包括当下计算机视觉核心检测项目，面试与实际工作进阶必备项目。掌握经典检测算法论文思想，掌握算法中的全部核心知识点，结合开源项目逐行解读每一行源码并将项目应用到自己的任务中。
6、对抗生成网络大项目实战
内容包括当下对抗生成网络经典算法机器项目实战，从基本GAN模型开始讲起，逐步过度到当下流行的更大的GAN模型，详解算法源码，结合Pytorch框架进行源码解读及项目应用。
7、行人重识别系列项目
掌握行人重识别领域当下经典算法思想及其源码实现方法，结合实际任务进行项目开发。
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以上技术如何学习才能快速入门并精通呢？
当真正开始学习的时候难免不知道从哪入手，导致效率低下影响继续学习的信心。
但最重要的是不知道哪些技术需要重点掌握，学习时频繁踩坑，最终浪费大量时间，所以有一套实用的视频课程用来跟着学习是非常有必要的。
计算机视觉14天训练营教程（含源码课件）
内容主要从Python核心模块入手，系统讲解图像处理模块，从工具、理论及项目实施方面入手，带领学员学习和掌握图像处理神经网络。同时，通过本训练营课程及四个项目实战，深度实践CNN等深度学习图像处理模型，实现文字识别，文本识别，图像识别等。
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深度学习面试题及答案
