一些系统性的学习资料：
1. 深度网络设计
神经网络
- 经典2D/3D网络（LeNet-5，AlexNet，VCG）
- 残差网络：ResNet，DesNet，ResNeXt
- 时序网络：RNN，LSTM，GRU
- 生成对抗网络：DCGAN，LAPGAN，CycleGAN
- 其他：AutoML
2. 模型开发库
对神经网络模型的封装，更易用的API，集成度更高
- paddleNLP，paddleDetection，paddleOCR
- 其他公司好像没
3. 深度学习框架
面向 AI 的深度学习 toolkit 集合，主要研究的我看有两块，一块是深度学习框架本身，一块是深度学习可视化相关的
- 计算框架：
- tensorflow
- pytorch
- mxnet
- paddlepaddle
- 可视化：
- tensorboard
- VisualDL
- visdom