計算機視覺學習之路——每日更新

安裝ubnutu/python3.6/anaconda/vsCode.

正式開始記錄每一天所做到事

2018.2.28

今日完成事項：

1. 在ubnutu中安裝完tensorflow.
2. 網易雲課堂添加課程.

• 斯坦福李飛飛——深度學習計算機視覺
• 2017cs231n斯坦福李飛飛視覺識別
• 吳恩達機器學習
• Hitton機器學習與神經網路中文課程
• 2017最新版python零基礎入門
• 瘋狂的python：快速入門精講
• 用Keras快速搭建神經網路

3. 斯坦福李飛飛——深度學習計算機視覺看到第6課時，發現python不是很熟，決定先看完 python入門

4. 2017最新版python零基礎入門看到第7課時

今日總結：

發現李飛飛/吳恩達課程是最大到驚喜，因為對計算機視覺更感興趣，所以決定跟隨李飛飛的課程進行學習，但是中聽講過程中發現對python有一些高級用法不熟悉，所以返回先看python，剛好也看下ubnutu的一些基本常識。

近期目標：

• python入門
• 看完李飛飛課程，中間碰到任何問題一步步解決，什麼不會就立馬去學
• 有空補充高數，線性代數，概率論的知識

2018.03.1

今日完成事項：

1. 添加學習資源，谷歌機器學習教程

前提條件和準備工作 | 機器學習速成課程 | Google Developersdevelopers.google.cn

2. 學習斯坦福李飛飛——深度學習計算機視覺課程，線性分類器和損失函數，SVM函數，Softmax函數，梯度下降，受益良多，再次強烈推薦此課程

具體推導請看下圖，有不明白的地方建議去看視頻課程

3. 課程中對log和exp()函數有點不熟，還有微積分求梯度，查看資料，但是對softmax函數的潛在含義不明白

4. 今天白天空閑時間補了下python和ubnutu的常識

今日總結：

1. 對線性分類器的推導，SVM，softmax，梯度下降有了一個更深的理解
2. 了解了ubnutu的更多常識，熟悉python的一些經典用法

近期目標：

數學知識還待補充，完成計算機視覺課程作業