From-0-to-Research-Scientist-resources-guide

收录理由

这份指南把从编程或计算机科学背景走向深度学习与自然语言处理方向的研究科学家所需的资料，按学习路径整理得相当清楚。它不是简单堆砌链接，而是先把线性代数、概率、微积分和优化理论这些数学地基铺好，再依次进入机器学习、深度学习、强化学习和自然语言处理。每个资源都标注了难度星级，还画了与深度学习、机器学习或计算机视觉相关性的进度条，方便你判断该优先啃哪一块。作者明确给了两条路线：喜欢先把理论吃透再动手的人可以走自下而上，偏爱边做边学的人则适合自上而下。如果你想安排几个月来自学，这份材料更像是一份能照着执行的课程表，而不是一个可以直接部署的工具。