各位同學，可還記得我們發布的《深度學習視覺算法工程師成長指導手冊》，現在更新了，超過14萬字，420頁文檔，可下載收藏打印，目錄如下，文末提供了下載方式。

手冊簡介

目前深度學習在圖像，語音，NLP領域大展拳腳，不管是本專業還是非本專業的技術人員都有很多人投身這一行，但是學校的學科建設剛剛開始，老手們往往走過了很多的彎路才成為老手。

怎樣才能完成系統性學習呢？

開源資料眾多，但是廣大新手們不一定能走上正確的學習路線，很多已經在本行的朋友也需要重新回過去查漏補缺自己的知識。這就是本系列的開設初衷，從理論到實踐，不忘基礎，也不漏最新的研究進展。不追求全面，但追求精髓都在，路線正確。

本手冊以深度學習視覺算法工程師為例，借鑒廣泛采用的評級機制，分為4個大境界(不可知不會更新)，即白身，初識，不惑，有識。每一個境界都由淺入深提供10多篇文章對核心知識點進行梳理，并對技術發展的最新水平進行介紹和展望。

(1) 白身境界

所謂白身境界，就是還處在打各方面基礎的初級階段，12篇對應的技術文章如下：

【AI白身境】深度學習從棄用windows開始

【AI白身境】Linux干活三板斧，shell、vim和git

【AI白身境】學AI必備的python基礎

【AI白身境】深度學習必備圖像基礎

【AI白身境】搞計算機視覺必備的OpenCV入門基礎

【AI白身境】只會用Python？g++，CMake和Makefile了解一下

【AI白身境】學深度學習你不得不知的爬蟲基礎

【AI白身境】深度學習中的數據可視化

【AI白身境】入行AI需要什么數學基礎：左手矩陣論，右手微積分

【AI白身境】一文覽盡計算機視覺研究方向

【AI白身境】AI+，都加在哪些應用領域了

【AI白身境】究竟誰是paper之王，全球前10的計算機科學家

(2) 初識境界

所謂初識，就是對相關技術有基本了解，掌握了基本的使用方法，需要繼續夯實理論，12篇對應的技術文章如下：

【AI初識境】從3次人工智能潮起潮落說起

【AI初識境】從頭理解神經網絡-內行與外行的分水嶺

【AI初識境】近20年深度學習在圖像領域的重要進展節點

【AI初識境】激活函數：從人工設計到自動搜索

【AI初識境】什么是深度學習成功的開始？參數初始化

【AI初識境】深度學習模型中的Normalization，你懂了多少？

【AI初識境】為了圍剿SGD大家這些年想過的那十幾招

【AI初識境】被Hinton，DeepMind和斯坦福嫌棄的池化，到底是什么？

【AI初識境】如何增加深度學習模型的泛化能力

【AI初識境】深度學習模型評估，從圖像分類到生成模型

【AI初識境】深度學習中常用的損失函數有哪些？

【AI初識境】給深度學習新手做項目的10個建議

(3) 不惑境界

所謂不惑，就是向高手邁進的開始了，在這個境界的重點就是進一步鞏固知識，并且開始獨立思考，12篇對應的技術文章如下：

【AI不惑境】數據壓榨有多狠，人工智能就有多成功

【AI不惑境】網絡深度對深度學習模型性能有什么影響？

【AI不惑境】網絡的寬度如何影響深度學習模型的性能？

【AI不惑境】學習率和batchsize如何影響模型的性能？

【AI不惑境】殘差網絡的前世今生與原理

【AI不惑境】移動端高效網絡，卷積拆分和分組的精髓

【AI不惑境】深度學習中的多尺度模型設計

【AI不惑境】計算機視覺中注意力機制原理及其模型發展和應用

【AI不惑境】模型剪枝技術原理及其發展現狀和展望

【AI不惑境】模型量化技術原理及其發展現狀和展望

【AI不惑境】AutoML在深度學習模型設計和優化中有哪些用處？

(4) 有識境界

修行到了有識就步入高手境界了。可以大膽地說自己是一個非常合格的深度學習算法工程師甚至是研究員了，在自己研究的領域里處于絕對的行業前沿，對自己暫時不熟悉的領域也能快速地觸類旁通。無論是眼界，學習能力，還是學習態度都是一流水平，時而大智若愚，時而鋒芒畢露，當之無愧的大師兄。

有識境界需要深刻理解所在各個領域的核心技術，目前我們已經更新了許多相關文章，但是還沒有整合到這個系列中，詳情請大家閱讀手冊即可。

如何獲得本手冊

獲得本手冊的方法有四種，分別是：

(1) 發送口令'三人行必有AI'到公眾號，即可獲得云盤下載鏈接。

(2) 去有三AI的開源GitHub項目可以下載。https://github.com/longpeng2008/yousan.ai

(3) 在有三AI知識星球中的資源標簽直接下載。

(4) csdn用戶直接在本文獲取下載。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【通知】有三AI更新420页14万字视觉算法工程师成长指导手册，可下载收藏打印...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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