入行算法嘛，那么接下来你要面对的是...

你以为你只需要调调参数？实际上，你要面对的将是：生犯贪嗔痴戾疑，死受鞭笞斧灼烹（不好意思，杀批乱入了）。

好了，言归正传，作为一个合格的视频算法工程师，大概的技术链路就如下图所示，其中最重要的就是视频画质算法（超分/去噪/增强），这一领域不可避免地要深度依赖深度学习。“深度学习”这个概念大家耳熟不一定能详，但如何系统地掌握它？也就是从“知其然”到“知其所以然”？

阶段一：数学与编程基础 ( 2周左右，熟悉可跳过)

万丈高楼平地起，在开始搭建神经网络之前，你需要掌握底层的语言（Python）和逻辑（数学）。不要被复杂的公式吓跑，我们以“够用”为标准。

阶段二：机器学习与神经网络入门 (4周左右)

这一阶段的核心目标是理解“模型是如何学习的”。

1. 传统机器学习 (1-2周，很多学校都应该有相关课程了)

虽然目标是深度学习，但理解传统 machine learning是必要的。可以从西瓜书入手啊，非常经典。

经典ML可从范式分为监督学习（回归、分类） 与无监督学习（聚类、降维等）。注：现在机器学习范式不止这些了。通过学习线性回归、SVM、K-means 等经典算法，建立对“过拟合/欠拟合”、“偏差/方差”、“正则化”等概念的直观认知。这些思想在深度学习中依然通用，且往往是模型调优的关键。

2. 深度学习核心 (2-3周)

这里开始进入真正的神经网络。

反向传播 (BP)，这是神经网络的基石算法，一定要理解它是怎么更新梯度的。

关键组件有激活函数、损失函数、优化器等。框架方面推荐从 PyTorch 开始（相比 TensorFlow，它更符合 Python 编程直觉，Debug 极其方便👍）。推荐 Andrew Ng (吴恩达) 的 Deep Learning Specialization 。

阶段三：核心领域专项 (5周左右)

深度学习两大最主要的应用领域：计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）。作为未来的视频算法工程师，建议重 CV，懂 NLP。入手也建议先从 CV 入手，因为它更直观。

1. 计算机视觉 (CV) - 卷积神经网络 (CNN)

理解CNN的核心操作， 彻底吃透卷积 (Convolution)、池化 (Pooling)、Padding等。模型入手的话，可以按 LeNet - AlexNet - VGG - ResNet 这个顺序来。ResNet (残差网络) 是重中之重。残差连接（Residual Connection）是现代超分、去噪网络（如 EDSR, DnCNN）的核心思想来源。

2. 自然语言处理 (NLP) - 序列模型与 Transformer

序列模型最重要的是理解如何捕捉时间依赖性，该思想来源于信号处理里的时延，从时延门到RNN 再到 LSTM/GRU 这里还有一个更重要的Attention Is All You Need，必须深入理解 Attention 机制 和 Transformer 架构 。Transformer 不仅统治了 NLP，现在也是 CV 的主流（Vision Transformer, Swin Transformer）。它是现代 AI 的基石。

阶段四：工程实战 (持续进行)

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。这时候你需要选择综合性项目，打通从数据准备-模型训练-结果评估-部署优化的全流程。

使用 YOLO 系列进行实时的路面物体检测(检测类)。难点：如何提高 FPS？如何处理遮挡？

利用 GAN (生成对抗网络) 生成特定风格头像，或训练一个 Video Super-Resolution 模型。难点：如何保持视频帧之间的连续性？

等等，也可以根据自身遇到的问题去选择合适的方法去解决。模型训练完只是开始。尝试将 PyTorch 模型导出为 ONNX，甚至使用 TensorRT 进行加速，也可以对精度进行调整。

不要试图看完所有书再动手。代码跑不通是常态，Debug 的过程就是学习的过程。加油，未来的算法大佬！