Deep Learning Materials

最近看到我們公司內部開了一個 我個人蠻有趣的缺

看完JD (job description)覺得現在申請的話 大概直接變砲灰

和在modeling組的同事兼朋友聊起此事時 他說他有認識那個組的人

於是再獲得該名友人的同意之後 就用該友人的名字當介紹人

寫信給他認識的那位仁兄 說是想請教他們組都是做哪方面的樣子

對方也很nice的答應了 聊了之後覺得更加具體了解那個組在做些什麼

也更堅定未來想加入該組的念頭 於是就順便請教他們組挑人的標準

他說他們組主要是看重以下三點的能力

但要找到三個都很強的人不容易 最起碼要三中二這樣

1. Deep Learning Expertise
2. Coding skills
3. Big data technologies (e.g. Apache Spark, Hadoop)

2和3我比較不擔心 其實coding有個基本功力在

剩下都是靠google/stack overflow

至於big data technology 我覺得重點應該是要會使用

backend也不需要了解的太深入 所以我也覺得還好不用太擔心

deep learning的部分就比較硬了 是需要長期抗戰的

問了一下週遭的朋友和職場上的前輩 統整出大家推薦的資源

Textbooks

• Hands On Machine Learning with Scikit-Learn and Tensorflow by Aurelien Geron
• Deep Learning with Keras by Francois Chollet
• Ian Goodfellow’s Deep Learning (https://www.deeplearningbook.org/)
• Dive into Deep Learning (https://www.d2l.ai/)

DataCamp

• Intro to Deep Learning with Keras
• Image Processing with Keras in Python
• Recurrent Neural Networks for Language Modeling in Python
• Introduction to Deep Learning in Python
• Introduction to Deep Learning with PyTorch
• Advanced Deep Learning with Keras
• Natural Language Generation in Python
• Machine Translation in Python

Coursera

• Machine Learning by Andrew Ng

This is focused on all ML but there’s a great and in-depth section on the inner workings of deep learning

• A whole series of courses by deeplearning.ai

Others

• 李宏毅 Youtube
• MIT open source密集課6.S191 — Introduction to Deep Learning
• Udemy — Zero to mastery series by Andrei