深度学习以线性代数、概率统计和微积分为数学基础，PyTorch为首选框架，需掌握张量操作、模型构建与部署，精读CNN/RNN/Transformer设计逻辑，并具备数据清洗、训练优化、评估上线的端到端项目能力。
数学基础：深度学习的底层语言
深度学习本质是数学驱动的工程实践，线性代数、概率统计和微积分构成核心支撑。矩阵运算贯穿神经网络前向传播与反向传播；梯度下降依赖导数与链式法则；正则化、Dropout、BatchNorm 等技术背后都有明确的概率建模逻辑。不必追求数学证明的严密性，但需理解关键概念的实际含义——比如“特征值分解”对应主成分分析（PCA），“KL散度”衡量两个分布差异，“偏导数”决定参数更新方向。
建议重点掌握：
• 向量/矩阵乘法、转置、逆、特征分解在 PyTorch/TensorFlow 中的等价操作（如 torch.matmul、torch.eig）
• 随机变量、期望、方差、贝叶斯定理在损失函数设计中的体现（如交叉熵损失即 KL 散度的特例）
• 梯度、雅可比矩阵、Hessian 矩阵在优化器（Adam、L-BFGS）中的简化使用方式
PyTorch 实战：从张量到模型部署
PyTorch 是当前工业界与科研界最主流的深度学习框架，其动态图机制、清晰的 API 设计和丰富的生态（TorchVision、TorchText、HuggingFace Transformers）让开发效率大幅提高。学习路径应以“动手写模型”为锚点，而非死记 API。
关键能力分层进阶：
• 基础：熟练使用 torch.Tensor 进行数据构建与自动求导（.requires_grad=True），理解 nn.Module 的生命周期（__init__ 定义结构，forward 执行计算）
• 中级：自定义 Dataset/Dataloader 处理图像/文本/时序数据，用 nn.Sequential 和 nn.functional 快速搭建 baseline 模型
• 高阶：掌握模型保存（torch.save）、混合精度训练（torch.cuda.amp）、ONNX 导出与推理加速（Triton、TorchScript）
经典模型结构：理解设计动机而非背诵公式
CNN、RNN、Transformer 不是黑箱，而是针对不同数据特性提出的解题思路。学透一个典型结构，胜过泛读十篇论文。
推荐精读三类代表：
• CNN（ResNet）：理解残差连接如何缓解梯度消失，1×1 卷积如何降维升维，感受野与下采样策略的关系
• RNN 变体（LSTM/GRU）：抓住门控机制的本质——用可学习的权重控制信息流动，对比其与 Attention 在长程依赖建模上的异同
• Transformer（ViT/BERT）：搞懂 Self-Attention 的 Q/K/V 为何要线性投影，Positional Encoding 如何注入序列顺序，LayerNorm 为何放在子层输入端
项目闭环能力：数据→训练→评估→上线
企业招聘看重的是端到端交付能力。一个完整项目必须覆盖：
• 数据清洗与增强（如 Albumentations 做图像几何/色彩变换，nlpaug 做文本同义替换）
• 训练技巧（学习率预热与衰减、梯度裁剪、早停、EMA 权重平均）
• 指标验证（准确率易误导，要关注 F1、mAP、BLEU、ROUGE 等任务适配指标）
• 模型轻量化（剪枝、量化、知识蒸馏）与服务封装（Flask/FastAPI 提供 REST 接口，Docker 打包环境）
起步建议从 Kaggle 入门赛（如 Digit Recognizer、Titanic）或 HuggingFace Datasets 加载公开数据集开始，强制自己提交代码、记录实验（Weights & Biases 或 TensorBoard）、写简明 README 说明问题定义与结果。
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