Reborn Date:2025/08/19

第一階段：夯實機器學習基礎（1-2個月）

1. 數學基礎強化

   • 線性代數：矩陣運算、特征值分解（推薦MIT OpenCourseWare 18.06）
   • 概率論與統計：貝葉斯定理、概率分布（推薦《概率導論》）
   • 微積分：偏導數、梯度概念（Khan Academy微積分課程）

2. Python科學計算棧

   # 必須掌握的核心庫
   import numpy as np  # 數組操作
   import pandas as pd  # 數據處理
   import matplotlib.pyplot as plt  # 可視化
   import seaborn as sns  # 高級可視化
   

3. 機器學習基礎

   • 學習Scikit-learn庫實現經典算法：

   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
   from sklearn.cluster import KMeans
   

   • 掌握模型評估方法：交叉驗證、ROC曲線、混淆矩陣
   • 推薦課程：Andrew Ng的《機器學習》（Coursera）

第二階段：深度學習入門（2-3個月）

1. 神經網絡基礎

   • 前向/反向傳播原理
   • 激活函數：ReLU, Sigmoid, Tanh
   • 損失函數：交叉熵、MSE

2. TensorFlow/PyTorch選擇

   # TensorFlow示例
   import tensorflow as tf
   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
       tf.keras.layers.Dropout(0.2),
       tf.keras.layers.Dense(10)
   ])
   
   # PyTorch示例
   import torch
   import torch.nn as nn
   model = nn.Sequential(
       nn.Linear(784, 128),
       nn.ReLU(),
       nn.Linear(128, 10)
   )
   

3. 計算機視覺入門

   • CNN架構：LeNet, AlexNet, VGG
   • 實踐項目：MNIST手寫識別、CIFAR-10分類

4. 自然語言處理基礎

   • 詞嵌入：Word2Vec, GloVe
   • RNN/LSTM文本生成

   # 簡單文本生成示例
   from tensorflow.keras.layers import LSTM, Embedding
   model.add(Embedding(vocab_size, 256))
   model.add(LSTM(1024, return_sequences=True))
   model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))
   

第三階段：生成模型專項（3-4個月）

1. 自編碼器(Autoencoders)

   # 變分自編碼器(VAE)示例
   latent_dim = 2
   encoder = Sequential([Dense(256, activation='relu'), Dense(latent_dim*2)])
   decoder = Sequential([Dense(256, activation='relu'), Dense(784, activation='sigmoid')])
   

2. 生成對抗網絡(GANs)

   # DCGAN示例
   generator = Sequential([
       Dense(7*7*256), Reshape((7,7,256)),
       Conv2DTranspose(128,5,strides=2,padding='same'),
       # ... 更多層
   ])
   
   discriminator = Sequential([
       Conv2D(64,5,strides=2,padding='same'),
       LeakyReLU(0.2),
       # ... 更多層
   ])
   

3. Transformer架構

   • 注意力機制原理
   • GPT/BERT架構解析
   • Hugging Face Transformers庫實踐

4. 擴散模型(Diffusion Models)

   • 當前最先進的圖像生成技術
   • 實踐項目：Stable Diffusion微調

第四階段：項目實戰與研究（持續進行）

1. 綜合項目

   • 文本生成：使用GPT-2生成小說/詩歌
   • 圖像生成：StyleGAN人臉生成
   • 跨模態生成：文本到圖像生成（DALL-E）

2. 優化與部署

   # 模型量化示例
   converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(model_dir)
   converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
   quantized_model = converter.convert()
   
   # ONNX格式轉換
   torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx")
   

3. 持續學習

   • 關注arXiv最新論文（CVPR/NeurIPS/ICML）
   • 參加Kaggle生成模型競賽
   • 開源貢獻：Hugging Face模型庫

學習資源推薦

1. 經典教材：

   • 《深度學習》(花書)
   • 《Python深度學習》(Chollet)

2. 在線課程：

   • Fast.ai（實踐導向）
   • Stanford CS231n（計算機視覺）
   • Stanford CS224n（自然語言處理）

3. 開發工具：

   • Google Colab（免費GPU）
   • Weights & Biases（實驗跟蹤）
   • DVC（數據版本控制）

關鍵建議

1. 理論→代碼→可視化循環學習：

   • 理解數學原理 → 實現代碼 → 可視化中間結果

2. 漸進式項目：

   graph LR A[MNIST分類] --> B[CIFAR圖像生成] B --> C[文本自動續寫] C --> D[風格遷移應用] D --> E[原創生成模型]

3. 社區參與：

   • GitHub：復現論文代碼
   • Kaggle：參加生成模型競賽
   • 開源項目：貢獻文檔或代碼

4. 硬件建議：

   • 入門：Google Colab免費GPU
   • 進階：RTX 3090/4090（24GB顯存）
   • 專業：AWS/Azure云GPU實例