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)
-
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
- 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)。
-
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)
- 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。
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