深度学习500问，面试必备宝典

随着深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音处理的应用越来越广泛，由于人才的供不应求，薪资水平也远

远高于其他行业，相对于其他行业要求也要高一些。

深度学习500问，是以一问一答的形式，内容也是非常的丰富，涵盖了数学知识、机器学习、深度学习、计算机

视觉、自然语言处理等，非常适合面试前复习的资料。

深度学习500问，是由一名川大毕业生在git上面创建的一个开源项目，目的是为了帮助在学习深度学习的伙伴们，

该资料不同以往的书籍，它采用的是问答的形式。目前该项目在git上面已经收到了7000多颗星，该项目目前也还

在改进和完善中，有兴趣的小伙伴可以加入。

本来该项目总共包含了15个章节，但是目前已经更新到了16章NLP，估计是大家的热情太高了。

第一章数学基础数学基础

介绍了标量、矩阵、向量、导数、偏导和常用的概率分布等。

第二章机器学习基础

介绍了常用的回归算法、分类算法、神经网络等。

第三章深度学习基础

主要介绍神经网络相关的知识，以及构建和训练神经网络模型遇到的一些问题。

第四章经典网络

主要介绍一些经典神经网络LeNet、AlexNet和GoogleNet以及卷积可视化的相关知识。

后面的章节介绍我就不一一说明了。
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