1樓：
第一，學好數學。高數，概率，線性代數，肯定是要學好的，這是基礎。如果可能，去學點微分幾何，資訊理論，自控，近世代數。
第二，學好物理，理論力學，規範場，如果可能，接觸一下凝聚態物理，量子資訊，相信對你理解深度學習一定會有幫助。第三，可以了解一下深度學習的基本概念和思想，細節可以放棄，掌握大的框架就好。
2樓：奶糖大白兔
好好學習基礎課、讀讀國外經典教材，或許到時候你就不喜歡深度學習了，你會發現其他的更有意，不如用C++先把傳統的機器學習方法寫一遍，首先要成為乙個合格的工程師..
3樓：僻露泠泠
牆裂推薦台大李巨集毅老師的公開課，在YouTube上有全套，b站也有，不過不很全
youtube.com/channel/UC2Python是很好學的，看看基本語法和資料結構，找幾個例子執行一下，基本就夠用了
如果你英語好的話強烈建議你看tensorflow和pytorch的官方文件，裡面什麼都有，比市面上見到的那些名字裡帶tensorflow，pytorch，keras，Python，深度學習的書好了不知道多少，而且好多書居然都是直接翻譯的官方文件。
4樓：kb24
才大一，學好高數，線性代數，等高數課程，還有英語很重要，時間充裕，看點機器學習入門的演算法，有啥不懂得數學知識點，然後系統的學習！閱讀一些英文文獻！程式設計很重要，不僅僅是python，無論以後科研還是工作。
少想點深度學習的事，等你畢業它可能不一定在了，呵呵……打好基礎，當然硬體支援的話，可以跑跑dl框架和模型，提公升興趣
5樓：老王
在大一，要把高等數學學好，這是深度學習的基礎。除此之外，可以著手學習一些人工神經網路的演算法，包括
1）全連線神經網路
全連線神經網路幾乎是現在所有神經網路的學習基礎。
全連線神經網路
2）卷積神經網路
卷積神經網路與全連線神經網路的主要區別在於卷積層。
卷積神經網路
3）殘差網路
相較於普通的卷積神經網路，殘差網路的層數可以更多，這歸功於跨層恒等通路的使用。
殘差網路
4）殘差收縮網路
殘差收縮網路（https://
ieeexplore.ieee.org/document/8850096
）是殘差網路的改進，主要針對強噪資料。
（面向強噪、高冗餘資料的）殘差收縮網路
大一學生，嚴重跟不上學習進度建不建議休學？
不能沒有 休學，也可以選擇半年的，也就是一學期，然後下學期回到學校，因為對應學期的課程之前學過了，可以輕鬆地學一些選修課，或者自己喜歡的內容，這樣或許也能幫你更好地適應校園生活吧。 楚塵 大概分析了一下，題主產生焦慮的原因主要來自於到了乙個全新且自己不太熟練的英語環境，覺得自己沒有那麼優秀，且本身不...
大一學生該如何學習？
yan1223343 我大二。工科生。我只給大一工科生一點小小的建議。只說學習上的。工科生一定一定要學好高等數學 線性代數 概率論與數理統計 復變函式與積分變換 大學物理 大學英語 工科電路分析 模擬電子技術基礎 數字電子技術基礎這些課。如果是電院的，復變函式與積分變換 電分模電數電千萬千萬要好好學...
有什麼學習和生活上的建議給大一學生？
Can 大學是乙個很鍛鍊人的地方，你要有積極Sunny的心態，對於新鮮事物要敢於嘗試，敢於去做，你會收穫很多東西，同時也要保證自己的學習成績不落下，提高自己，都以後的生活都會有幫助的。 難得書 不要掛科！不要掛科！不要掛科！不要作弊，如果在作弊和掛科里選乙個就是不要掛科！女的不要太早談戀愛，因為會有...