怎樣零基礎學習機器學習深度學習等進行圖像處理？

01-23

自己本身是做基礎軟體開發的和題目所說的風牛馬不相及演算法方面也懂得很少
想自學下機器學習深度學習等進行圖像處理等
想問下怎樣的學習可以相對較快的學習並達到可以解決研究生實驗的階段

比如使用caffe進行的試驗？大概是信號與信息處理之類的專業（數媒？）
可以從基礎到高階只提供幾個關鍵詞我自己去搜
如果是快速上手的那種更好

Neural Networks and Deep Learning-《神經網路與深度學習》-pdf版本

這本書非常適合神經網路和深度學習入門，零基礎，貫穿書中的例子就是MNIST手寫數據集的圖像識別，代碼都是用Python寫的。但是目前只有網頁版的，這裡提供一個pdf版本。

這是我被教育的學習路線:深度學習，計算機視覺方面可以看standford cs231n入門，同時配一個caffe，先用它跑數據集再慢慢讀源碼(自己還在讀T^T)。但是題主如果像我一樣完全零基礎最好先了解一些機器學習的基礎知識，推薦Andrew Ng的機器學習視頻或者《統計機器學習》《機器學習》《機器學習實戰》以及神經網路的基本知識。最好會用python。

小白還在學習中，題主姑且看看。

數學基礎：線性代數、微積分

程序設計基礎：數據結構與演算法、Python

需要掌握的框架：Caffe/Tensorflow/pytorch

需要熟悉的操作系統：Linux

需要的硬體設備：GPU

http://blog.csdn.net/bjkite/article/details/62984897 這是我的一篇關於在雲端利用docker快速搭建深度學習環境的博文，希望有幫助

cs231n CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

中文翻譯版鏈接：賀完結！CS231n官方筆記授權翻譯總集篇發布 - 知乎專欄

我也剛上手，一起來學習啊，可以看看這個：

簡單機器學習入門－麥子學院

視頻、文檔、源代碼：zhiaixuexi/machine_learning

好的，太感謝了，這個要在什麼平台上運行啊？