深度学习学习计划指南.pdf

深度学习学习计划包括系统学习计算机课程和相关英语、Python、数学基础的学科路线。第一路线涵盖了《计算机专业导论》、《Python程序设计》、《数据结构》等课程，以及关键的《操作系统》、《计算机网络》和《软件安全》等内容。第二路线聚焦于数学基础，包括《高等数学》、《离散数学基础》、《概率论与数理统计》等，以及相关的算法设计和线性代数等课程。参考书籍有《高等数学》同济大学版、《数据结构(C语言版)》严蔚敏_吴伟民等。此外，英语学习也是学习计划的一部分，使用百词斩、百词斩爱阅读进行初中到高中单词的学习，并逐渐深入到四六级单词和专业书籍的阅读。Python学习方面，建议参考《Python编程从入门到实践》、《Python基础教程》第三版。数学基础的学习建议参考省理工大学公开课的《线性代数》、《微分方程》以及南京大学（网易公开课）的《概率论与数理统计》等课程。对于深度学习的理论和算法，可以参考《最优化理论与算法》第二版和《数学分析》上下册等资料。