📌 路线图 ⏱️ 8-12 个月 🎯 入门到高级

深度学习路线图

深入学习神经网络和深度学习技术，掌握现代 AI 的核心方法

#深度学习 #神经网络 #PyTorch #TensorFlow
🗺️

结构化学习

共包含 4 个阶段、11 个知识点，循序渐进掌握核心技能。

⏱️

学习建议

推荐学习时长约为 8-12 个月，可根据自身节奏灵活调整。

🎯

关键能力

深度学习 · 神经网络 · PyTorch

循序渐进的学习计划

按阶段结构化的学习路径，帮助你系统掌握核心技能。每个阶段都有明确的学习目标和配套资源。

难度筛选：
4
学习阶段
11
知识点
8-12 个月
学习建议

阶段 1

基础理论

深度学习的理论基础

📝 4 个知识点
🌱

神经网络基础

入门

感知机、多层神经网络、前向传播、反向传播

⏱️ 2-3 周
🌱

激活函数

入门

ReLU、Sigmoid、Tanh、Softmax 等

⏱️ 1 周
🚀

优化算法

中级

SGD、Adam、RMSprop、学习率调度

⏱️ 2 周
🚀

正则化技术

中级

Dropout、Batch Normalization、数据增强

⏱️ 2 周

阶段 2

核心架构

主流深度学习架构

📝 3 个知识点
🚀

卷积神经网络 (CNN)

中级

卷积层、池化层、经典网络架构 (LeNet, AlexNet, VGG, ResNet)

⏱️ 3-4 周
🚀

循环神经网络 (RNN/LSTM)

中级

RNN、LSTM、GRU、序列建模

⏱️ 3-4 周
⚡

Transformer 架构

高级

Self-Attention、Multi-Head Attention、位置编码

⏱️ 3-4 周

阶段 3

高级技术

进阶深度学习技术

📝 3 个知识点
🚀

深度学习框架

中级

PyTorch 或 TensorFlow 实战

⏱️ 4-6 周
⚡

迁移学习

高级

预训练模型、Fine-tuning

⏱️ 2-3 周
⚡

生成对抗网络 (GAN)

高级

GAN、DCGAN、StyleGAN、图像生成

⏱️ 3-4 周

阶段 4

项目实践

深度学习项目实战

📝 1 个知识点
⚡

深度学习项目

高级

完整的深度学习项目实战

⏱️ 6-8 周