365天深度学习训练营-学习线路

📌第一周：实现mnist手写数字识别

• 难度：新手入门
• 语言：Python3、TensorFlow2
• 时间：7月25-7月29日

🍺要求：学习如何编写一个完整的深度学习程序，并记录学习所得（详细介绍其中一个知识点、简略介绍两个知识点）

参考文章：🔗深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 | 第1天（限时免费）

📌第二周：彩色图片分类

• 难度：新手入门
• 语言：Python3、TensorFlow2
• 时间：8月1-8月5日

🍺要求：

• 学习如何编写一个完整的深度学习程序
• 了解分类彩色图片会灰度图片有什么区别
• 测试集accuracy到达72%

参考文章：🔗深度学习100例-卷积神经网络（CNN）彩色图片分类 | 第2天（限时免费）

📌第三周：天气识别

• 难度：夯实基础
• 语言：Python3、TensorFlow2
• 时间：8月8-8月12日

🍺要求：

1. 本地读取并加载数据，可选择本地图片进行识别
2. 如何加速代码训练？
3. 测试集accuracy到达91%

🍻拔高：

1. 如何解决过拟合问题？
2. 测试集accuracy到达93%

数据获取方式：公众号（K同学啊）回复：DL+5

参考文章：🔗深度学习100例-卷积神经网络（CNN）天气识别 | 第5天（限时免费）

📑 一些肯定会帮到你的Tips：

📜1. 思维 > 方法 > 知识

深度学习领域的知识很多，涉及的函数成千上万，掌握其中十分之一都是一件非常困难的事情。所以希望你可以更加注重学习思维与方法的培养，不要拘泥某个点的学习，我将逐步在训练营中分享 “如何在7天内迅速入门一个新领域” 。

📜2. 学习的性价比

在遇到困难时，请记得思考解决该问题会给你带来什么，是否一定要解决它，尝试着花最少的时间学到最多最有用的知识。在学习这件事情上，做一个功利的人。

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