我以前做嵌入式软件开发，现在转入大模型的哪个研究方向比较合适，相应的学习路线是什么？
2023-05-13 阅读 28
如果您转向大型模型的研究方向，那么深度学习和机器学习是您需要学习的重点。以下是我建议的学习路线：
1. 数学基础：线性代数、微积分、概率论和统计学等数学基础是深度学习和机器学习的基础。建议您先系统地学习这些数学知识。
2. 编程语言：Python是深度学习和机器学习的主要编程语言，您需要熟练掌握Python编程语言。
3. 深度学习框架： TensorFlow、PyTorch、Keras等深度学习框架是深度学习的重要工具，您需要学习其中一个或多个框架。
4. 神经网络：深度学习的核心是神经网络，您需要学习不同类型的神经网络，如卷积神经网络、循环神经网络等。
5. 数据处理：深度学习和机器学习的关键在于数据处理，您需要学习数据清洗、数据预处理、特征提取等技术。
6. 模型训练和优化：您需要学习如何训练模型、调整参数、优化模型等技术。
7. 实战项目：最后，您需要实践项目来巩固您的知识和技能。您可以尝试参加一些深度学习和机器学习的竞赛或者自己动手实现一些项目。
希望这些建议对您有所帮助！
更新于 2023年05月20日
