深度学习，人工智能，请问哪本书可以入门，感谢~

[TESTFLIGHT2021]

大佬们带带我~

[DigitalG]

@DigitalG #20 如果还是学生的话，就当我没说

[Ericcccccccc]

如果你是正经学的话.


那应该是 线性代数, 矩阵论, 概率与统计 等等

[mineralsalt]

@tangtang369 #13 Yolov8 更简单, 源码 clone 下来, 一行命令就能跑

[haha512]

并非正经学，只想学到会使用 github 上的开源项目，修修改改然后训练出自己的模型解决问题，那么应该推荐哪些？
我猜测的 op 想法

[xuxiandi]

B 站大学 李宏毅。。。

[hello2090]

@Champa9ne 不懂，为啥要把模型放在嵌入式上跑？只是跑模型需要大算力，一旦模型搞好了，给个输入算个输出不是很快的事吗，嵌入式上算也很快吧

[ipomelo]

李沐的动手学深度学习！
https://zh.d2l.ai/

[Memoriae]

澳八刚毕业，入门首选 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R

进阶 The Elements of Statistical Learning

案例方面，tensorflow 的 tutorial ，特别是时间序列分析、聚类

如果你只是想单纯炼丹，折腾玩，那完全没必要学机器学习，直接学一些开源 AI 框架的使用如 pytorch ，或直接二次开发

[cloud2000]

深度学习可以粗暴的分 2 个方向:

1. 理论方向
要从概率论+微积分+线性代数开始, 然后过渡到李沐等人的教程.

2. 工程方向
不用管数学, 只懂基本概念+Python+各种框架就可以快速上手.

[tangtang369]

你这个需求 可能 opencv 里面的传统算法就行了

[Serialize]

@cloud2000 麻烦问下，想学第二种“工程方向”，应该怎么入门？

[smallsung]

@hello2090 #26 用作边缘计算，训练使用 GPU ，推理就是各个低功耗加速芯片了。

[undefine2020]

@cloud2000 老哥说的好啊， 请问工程方向有学习路线图吗？比如 https://roadmap.sh/roadmaps 这种的。 感谢！~

[cloud2000]

@undefine2020 @Serialize 工程也分:

1.从基本概念开始的可以看吴恩达的教程, 里面跳过了大部分数学教程;
2.也可以从框架开始, 这个更简单. 各种框架比如 Keras 的的教程到处都是;