深度学习与计算生物学入门指南

1. 动手学深度学习系列

课程链接: Bilibili
参考资料: D2L

由MXNet作者李沐主讲，该系列课程以实践为主，适合初学者快速入门。

学习建议：

1. 从基础开始: 先掌握数学基础（线性代数、概率统计、微积分）。
2. 编程准备: 熟悉Python，掌握Numpy、Pandas等科学计算库。
3. 学习框架: 该课程提供PyTorch、TensorFlow、PADDLE、MXNet四种实现，建议选择最熟悉的框架进行练习。
4. 代码实践: 跟随课程内容，在Jupyter Notebook中编写代码，并尝试修改模型结构以加深理解。

2. 台大李宏毅2023 机器学习/深度学习

课程链接: 台大李宏毅

该课程为经典的机器学习与深度学习入门教程，涵盖基础概念及最新的研究进展。

学习建议：

1. 概念为主，实践为辅: 重点理解ML/DL的核心思想，如损失函数、梯度下降、神经网络结构等。
2. 作业练习: 该课程提供大量练习题，建议跟随进度完成。
3. 深度思考: 该课程强调原理理解，建议结合论文阅读。

3. Computational Systems Biology: Deep Learning in the Life Sciences

课程链接: MIT 6.874

本课程聚焦于深度学习在生命科学中的应用，包括基因组学、蛋白质结构预测、代谢网络等。

学习建议：

1. 有一定ML/DL基础后学习: 该课程面向具有基础深度学习知识的学者。
2. 关注生物数据的特殊性: 生命科学数据通常具有高维、低样本量的特点，需要特殊处理。
3. 结合实际案例: 课程提供的示例代码有助于理解深度学习在生物学中的实际应用。

4. 实战教程：基因组学中的深度学习应用

论文链接: Nature Genetics

该论文展示了如何在基因组学中应用深度学习，如基因调控预测、疾病关联分析等。

学习建议：

1. 深入阅读论文: 关注数据处理、模型架构、实验设计等细节。
2. 代码复现: 许多论文附带代码，可以尝试在自己的数据集上复现。
3. 结合自身研究: 如果从事生物信息学研究，可参考该论文的方法来优化实验设计。

总结：如何高效入门深度学习？

1. 基础学习: 先完成《动手学深度学习》，结合台大李宏毅课程掌握基本概念。
2. 实践训练: 通过D2L书籍和实践课程，学习如何编写深度学习代码。
3. 领域应用: 进入生物信息学方向，学习MIT课程和相关论文，掌握深度学习在生命科学中的应用。
4. 论文阅读: 持续跟进相关领域的最新研究，提升专业能力。

按照以上路径，初学者可以快速掌握深度学习，并应用于生物信息学研究。