DL Course link and DL link

https://github.com/aenjon/MachineLearning

 

 

https://greenteapress.com/wp/

http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

Stat212b：Topics Course on Deep Learning

http://joanbruna.github.io/stat212b/

加州大学伯克利分校统计系Joan Bruna（Yann LeCun博士后） 以统计的角度讲解DL。

CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing

http://cs224d.stanford.edu/

斯坦福大学 Richard Socher 主要讲解自然语言处理领域的各种深度学习模型

CS231n:Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

http://cs231n.stanford.edu/

斯坦福大学 Fei-Fei Li Andrej Karpathy 主要讲解CNN、RNN在图像领域的应用

1，CNN进化史

2，卷积神经网络（CNN）

3，循环神经网络（RNN）

4，深度残差网络（DRN）ResNet网络原理

5，深度信念网络（DBN）

6，LeNet

7，AlexNet

8，VGGNet

9，GoogLeNet（从Inception v1到v4的演进）

10，RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN

11，Mark R-CN

12，“迁移学习”（Transfer Learning）

13，什么是强化学习（Reinforcement Learning）

14，AlphaGo算法原理浅析

 

https://www.machinelearningplus.com/plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python/