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
- Deep Learning Expertise
- Coding skills
- 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