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深度学习工程师的技术图谱和学习路径

在构建一个深度学习工程师的技术图谱时,按照“技能树与能力模型”的结构可以帮助清晰地展示出技术体系的层次化关系,帮助学习者更好地理解每个技术点的依赖与顺序。

深度学习工程师的技术图谱和学习路径

以下是深度学习工程师的技能树,包括从基础到进阶的学习路径,以及对应的能力模型。


一、基础能力层(基础理论、编程与数学)
  1. 编程能力

    • Python:最常用的深度学习编程语言,必须掌握其基本语法、数据结构和常用库(如 NumPy、Pandas、Matplotlib)。
      • 学习路径:Python基础 -> 数据结构与算法 -> 面向对象编程
      • 相关库:NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等
  2. 数据结构与算法

    • 基本的算法和数据结构知识对高效编程、优化模型至关重要。
      • 学习路径:常用算法(排序、查找、递归)、数据结构(链表、树、图、堆等)

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