知乎上有个问题：入门机器学习/深度学习需要多长时间。
我自己做了一份学习路径，应该算是非常详细了吧？每个部分都会提到要学什么、看什么教程、要注意什么、以及教程链接和学习周期。
接下来我给大家介绍一下，如果你需要这份思维导图源文件和当中推荐到的书的PDF都可以直接扫码添加我的助手让她及时无偿发送给大家！
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第一部分：你得有基本的python和数学知识，数学只要掌握这些（见下方图片），python基础跟着这门莫烦老师的python3基础教程快速过一篇就行，数学基础我很推荐这本机器学习数学搭配这里的中文博客去挑着看，非常高效，学习周期一般为3周。
第二部分：掌握一些机器学习的理论知识，这里不推荐西瓜而是推荐李航老师的统计学习方法，因为它推导更加详尽，容易看懂。要注意的是，不是每一章都要去学，只要学1、2、4、5、6、8、12章就行了，现在机器学习更偏向深度学习的基础知识了，入门不需要太深究，然后要看的算法必须要能手推公式、不用从零去实现算法，原理有看不懂的地方可以去看刘建平老师的博客笔记，写的非常清楚明白，基本不太可能看不懂。然后跟着老师的这个仓库去学习一下对应算法的代码，写的也非常清楚，学习周期一般为3到4周。
第三部分：掌握基本的深度学习理论知识，推荐大家跟着吴恩达老师的深度学习课程，一定要记得完成配套练习，这样才能充分的吸收，配套练习和笔记在视频的评论区已经有人发过了，学习周期一般为4到6个月。
第四部分：深度学习实战，这里极力推荐李沐老师的动手学深度学习pytorch版，这是让你学会使用深度学习的关键步骤，会手把手带你基于pytorch框架来实战各种模型任务和经验细节，这门教程有视频版本也有书籍版本，建议大家搭配着看，书主要是来做笔记的。学习周期一般为一个半月的样子，如果觉得看不懂，可以先花两周的时间把小土堆的pytorch快速入门教程过一篇再去看肯定能看懂。
第五部分：恭喜你基本算是入门了，以及具备了看懂论文、复现论文、找创新做改进的基本能力了，可以开始去看你研究方向的顶会论文了，一般来说看个几十篇然后尽可能去复现一些高质量的论文基本就差不多了，这也要取决于你的方向和论文筛选能力。
给大家推荐一个非常好使的论文代码网站，叫做papers with code，这里的论文基本都是有实现代码的，还可以帮你及时追踪最新最前沿最热门的工作，这里还对不同方向的论文做了几级分类，在这里可以找到很多的深度学习方法，这里还可以根据筛选条件和检索来找到自己想要的数据集。
整体的学习周期大概就是在三到四个月的样子，希望对大家有帮助，学习路径和路径中所有的资源都记得可以在评论区自取学习。
那就到这里了，大家再见！
