机械Phd 转 deep learning, CV 方向

scu_aaa 发表于 2020-4-29 12:06
十分感谢指明方向了，可我尴尬的是二维的CV都还在苦苦挣扎，三维的更不知道了，物理方面老师还是比较精通 ...

就是二维CV太多太杂太难刷sota才劝你做三维啊, 整个二维三维几乎平行, 二维你只要懂个ResNet就好了. 作为一个phd, 现在入坑二维CV不亚于49年入国军.

BIUBIUBIUBIU 发表于 2020/04/29 07:46:45
都phd了, 还是CV方向, 就别整什么cs学位都了, 你又不去quit转码 (当然我建议直接转码). 你要是想读下去这...

什么叫动态系统预测？用DL解pde吗？

Ckt624 发表于 2020-4-29 14:44
什么叫动态系统预测？用DL解pde吗？

DL解pde算是其一, 这个方向感觉落不了地, 却非常容易水paper. 作为有一个很懂物理的老师带的phd刷几篇顶会不是啥问题.
其二神经网络拟合环境, 做个快速版的可微simulation, 也可以直接用在model-based control上, 做real-time且robust to real-world noise的controller.

gjia0214 发表于 2020-4-29 10:04
入门的话建议看一下csn231，写一遍这门课的作业（他们家作业经常会被当作面试题）然后fast ai的网课也很好 ...

说的好，我现在是你说的入门级别，上fast ai 课对我来说会很有帮助吗？ 学cuda应该先懂c++还是可以同时学？

BIUBIUBIUBIU 发表于 2020/04/30 02:50:19

DL解pde算是其一, 这个方向感觉落不了地, 却非常容易水paper. 作为有一个很懂物理的老师带的phd刷几篇顶...

能举个具体的例子吗？

Ckt624 发表于 2020-4-30 06:25
能举个具体的例子吗？

比如老一点的Hamiltonian Neural Networks, 或者新一点的symplectic recurrent neural networks和Symplectic Taylor-Net.

bigyeet 发表于 2020-4-30 06:13
说的好，我现在是你说的入门级别，上fast ai 课对我来说会很有帮助吗？ 学cuda应该先懂c++还是可以同时学 ...

如果你有时间的话，还是很推荐看一遍fast ai的课。这门课非常多的detail。不过实话讲，这门课对内功会很有帮助，但对应付面试帮助有限，内容太过detail（除非你的面试官也看过这个然后面试你这门课的东西，哈哈哈）。。。

• 从engineering角度来说，这门课我最大的收获是学会了很多用Python和PyTorch的小技巧（比如说Python class里的各种内置function，一些numpy的trick（eigensum之类的），还有PyTorch里hook之类的用法），一些stable computation tricks，和一些Deep Learning OODesign的思路。这些技巧可以帮助你写出漂亮的Module Class。
• 从知识点的角度来说，如果你刷了csn和ian的书，看过一些比较火的sota paper，这门课不会给你太多新东西和观点。
• 另外一点，这门课包括cv，nlp，tabular data，recommendation system的例子，是个不错的review
  

我对cuda了解的不多，以前只学过一点皮毛（还是用的python...）。个人观点供参考：cuda需要学GPU编程的算法，和一些关于cuda架构的知识。语言是实现算法的工具。c++对cuda支持的非常好，业界也基本都在用c++。虽说如果学会c++和cuda对找工作很有帮助，但学这两个需要投入的精力很大，learning curve也不是很友好，谨慎入坑，cuda学不精跟不学没什么区别。Python也可以通过numba进行cuda编程但感觉在业界没什么群众基础（job qualifications里几乎没见过numba），而且python numba对cuda的支持没有c++好（numba大概就是把你的python翻译成c++）。不过我发现，现在也有一些researcher在用numba写东西。NVIDIA有个numba的入门课程，github上应该有免费的notebook资源，可以先尝试一下试试水（我个人觉得cuda编程很枯燥。。。），如果决定go deep再认真学c++和cuda。

gjia0214 发表于 2020-4-30 07:16
如果你有时间的话，还是很推荐看一遍fast ai的课。这门课非常多的detail。不过实话讲，这门课对内功会很 ...

大佬说的话太有帮助了，那这课我看一遍。能加个微信吗？想互相解答ML问题的也可以加我，我建个群。我的微信：

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gjia0214 发表于 2020-4-29 10:04
入门的话建议看一下csn231，写一遍这门课的作业（他们家作业经常会被当作面试题）然后fast ai的网课也很好 ...

基本同意楼主观点，但是有一点觉得提出来比较好，能把包调对调好就可以发论文了。发论文看的是对算法的理解和对数据的分析，两者缺一不可。只会调包也能发论文的人大有人在，各个框架精通能写代码但是效果不佳的也不少