近日，Github上一個名爲DeepLearning-500-questions火了，star量將近2萬，fork數也5000多了。
作者是川大的一名優秀畢業生談繼勇。
這個項目蒐羅了概率知識、線性代數、機器學習、深度學習面試常見的500個熱點問題，可謂是備考面試之良品。
話不多說，先睹爲快！
先看一下章節劃分吧：
- 數學基礎
- 機器學習基礎
- 深度學習基礎
- 經典網絡
- 卷積神經網絡(CNN)
- 循環神經網絡(RNN)
- 生成對抗網絡(GAN)
- 目標檢測
- 圖像分割
- 強化學習
- 遷移學習
- 網絡搭建及訓練
- 優化算法
- 超參數調整
- GPU和框架選擇
- 自然語言處理(NLP)
- 模型壓縮、加速及移動端部署
- 後端架構選型、離線及實時計算
數學基礎
如常見的概率分佈：
機器學習基礎
目錄：
常見算法：
深度學習基礎
常用模型：
鏈接
附上地址：DeepLearning-500-questions
關注並私信回覆關鍵詞:NLP，獲得自然語言處理乾貨資源。
