在知乎上有人问：刚刚研一，深度学习直接上花书吗？需要先学机器学习吗？感觉东西很多不知道怎么去学，有没有学习路线？
看来基本上每个新手都会犯这样的错误，就是因为花书、西瓜书名气大就以为要先读这些书入门。
你应该是尽快先让自己用起来！如果想要对深度学习的原理也熟练掌握，会用了再去补才是最高效的，不然看了很多书还是不会用。
最快让自己用起来你可以这样去学，如果python和这些数学基础不太够就花点时间补补就行，不用学深，搞深度学习只需要些基础就好了。
python可以跟着莫烦老师的python3基础教程快速过一遍，数学可以跟着这本机器学习数学挑着复习一下，要搭配这里的博文笔记读会非常高效。
机器数学书笔记博客：https://blog.csdn.net/weixin_44378835/category_9707298.html
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然后直接看吴恩达老师的机器学习课程，重点是看深度学习神经网络部分，机器学习可以先不用学，现在主流用的还是深度学习方法，机器学习更像是基础知识，之后有时间再返回来补就行，作业记得一定要跟着做，这很重要，不然学了就忘。
最后跟着李沐老师的动手学深度学习pytorch版学习一下，这门课真的非常好，能够比较完善的带你构建起深度学习的轮廓，重点是可以让你立马把深度学习用起来，边敲代码边学习非常高效。
后面自己就可以去看看你这个方向近二三年的顶会论文找创新点、改模型、发论文了。
除了这几个地方可以找论文，这个papers with code的网站也很好用，里面的论文基本上都是有实现代码的，还对不同方向的论文做了分类，这里能追踪前沿工作，还可以找公开数据集。
papers with code：https://paperswithcode.com/datasets
先把自己的论文任务完成，再去看西瓜书、花书、统计学习方法这些去补数学原理，这才是你读研的合理路径。
这是我给粉丝朋友整理的CVPR2024顶会论文汇总文档，有三十五个方向，共493篇论文，都是有代码的，没代码的我就没收录进去。
