AI 知识库Llm basics
深度学习是大模型的理论基础，本节提供系统的学习资源和实践指导。
李沐动手学深度学习
核心资源
- 官方网站: https://zh-v2.d2l.ai/ - 中文版在线教程
- 特色: 理论与代码并重，提供PyTorch和MXNet实现
- 内容: 从基础的线性回归到高级的注意力机制
学习资料
- PDF版本: 李沐-《动手学深度学习》
- PyTorch版: 动手学深度学习(Pytorch版)
- 笔记资源: 动手学深度学习中文笔记
学习特点
- 实践导向: 每个概念都有对应的代码实现
- 渐进式: 从简单概念逐步构建复杂模型
- 全面性: 覆盖深度学习的主要领域
- 更新及时: 持续更新最新技术和方法
学习建议
学习顺序
- 数学基础: 线性代数、概率论、微积分
- 机器学习: 传统机器学习算法理解
- 深度学习: 神经网络基础和反向传播
- 现代架构: Transformer和注意力机制
- 实践应用: 具体任务的模型应用
实践建议
- 理论实践并重: 每学一个概念就动手实现
- 项目驱动: 通过完整项目巩固知识
- 社区参与: 加入学习社区，交流讨论
- 持续更新: 跟踪最新的技术发展
常见挑战
- 数学门槛: 需要一定的数学基础
- 概念抽象: 一些概念较为抽象，需要多实践
- 技术更新快: 需要持续学习新技术
- 实践与理论结合: 平衡理论学习和实践操作
进阶方向
理论深化
- 优化理论与算法
- 信息论与深度学习
- 统计学习理论
- 贝叶斯深度学习
应用领域
- 计算机视觉
- 自然语言处理
- 语音识别与合成
- 推荐系统
工程实践
- 大规模训练
- 模型部署与优化
- 分布式计算
- MLOps实践
学习资源汇总
在线课程
- MIT 6.034 Artificial Intelligence
- Stanford CS229 Machine Learning
- Deep Learning Specialization (Coursera)
- Fast.ai Practical Deep Learning
经典教材
- 《深度学习》(花书)
- 《机器学习》(西瓜书)
- 《统计学习方法》
- 《模式识别与机器学习》
实践平台
- Kaggle竞赛平台
- Google Colab
- Jupyter Notebook
- GitHub开源项目
这些资源为深度学习提供了从理论到实践的完整学习路径，建议根据个人基础和目标选择合适的学习方式。