干货清单 | 3分钟告诉你深度学习应该这么学

在过去一年内，人工智能可谓如日中天，火的一塌糊涂。先有李九段对战Google阿尔法狗落败，后有李彦宏五环飙车酷炫狂拽，人工智能逐渐走入大众的视野。人脸识别、聊天机器人、语音识别、自动翻译、自动驾驶……各种应用层出不穷。据说出现100万的AI人才缺口，于是各路英雄好汉跃跃欲试，试图找一个突破口挺进AI，而深度学习便是首选。

但百度谷歌一找资料犯了愁，不是没有，而是太多，过犹不及，转转悠悠不知道如何开始学习。因此博主根据自己的理解整理了一份自认为还算经典、精简的深度学习资料清单（本篇文章给出一部分），希望能帮您节省一些 找资料、整理资料、甄别资料的时间。

数学基础

1. MIT本科线性代数公开课： Linear Algebra

2. MIT微积分公开课：Calculus 1A: Differentiation

3. MIT概率论公开课：Introduction to Probability - The Science of Uncertainty

入门

1. 李宏毅“一天搞懂深度学习”：

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   • 网友讲PPT心得
   • Hung-yi Lee 其他课程
   • Hung-yi Lee 其他资料

2. 香港科技大学速成课程

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   • 百度网盘资料地址

3. Python 学习

   • 廖雪峰Python教程

课程

1. 斯坦福大学课程自然语言处理课程《Deep Learning for Natural Language Processing》

   • 课程主页 CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing
   • 课程project CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing
   • 课程教学材料 CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing

2. 斯坦福大学李飞飞计算机视觉课程 《Convolutional Neural Networks for Visual
   Recognition》

   • 课程主页 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
   • 教学材料 Syllabus | CS 231N
   • 教学视频 《Convolutional Neural Networks for Visual Recognition》
   • 课程 project reports Course Projects Spring 2017

3. 斯坦福大学Tensorflow课程 Tensorflow for Deep Learning Research

   • 课程主页 Tensorflow for Deep Learning Research
   • 教学材料 Tensorflow for Deep Learning Research
   • 代码仓库 chiphuyen/stanford-tensorflow-tutorials

图书

• 《 Deep Learning 》； 中文翻译版 exacity/deeplearningbook-chinese
• 《 Neural networks and deep learning 》； 中文翻译版 神经网络与深度学习

Github 相关资源

1. A curated list of awesome TensorFlow experiments, libraries, and projects.
2. TensorFlow Examples
3. 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)
4. 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)

未完待续…… 搜索关注公众号“码蜂社”回复“TensorFlow”获取完整资料列表。