推荐｜9大不得不看的深度学习课程！

2017 年 9 月 28 日 全球人工智能

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【1】Andrew NG Deep Learning.ai

http://deeplearning.ai/

推荐理由：Andrew Ng老师是讲课的能手，很多人认识他是从Stanford的经典《机器学习》课程上。Andrew老师授课思路清晰，简洁明了。相信这门他宣布创业后推出的第一门课程一定不会让人失望。

【2】 fast.ai 的 Making neural nets uncool again

http://www.fast.ai/

推荐理由：这门课和很多传统的授课方式不同，它从应用入手，逐步往深了讲，让你先领会“开车”的乐趣，然后再兴致盎然地去学习车的原理甚至去修车。有人建议，以此入门，找到乐趣，再学习更基础的课程。

【3】斯坦福大学的课程 CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

http://cs231n.stanford.edu/

推荐理由：此门课有斯坦福人工智能实验室主任Fei-Fei Li主讲，作为IMAGE-NET的主要发起人，Li的实验室一直活跃在计算机视觉前沿研究领域，培养了众多青年才俊。建议从事计算机视觉方向的同学关注此课程。

【4】 2016 年蒙特利尔深度学习暑期班

https://www.youtube.com/watch?list=PL5bqIc6XopCbb-FvnHmD1neVlQKwGzQyR&v=xK-bzjIQkmM

推荐理由：看看嘉宾阵容吧，Yoshua Bengio 教授循环神经网络，Surya Ganguli 教授理论神经科学与深度学习理论，Sumit Chopra 教授 reasoning summit 和 attention，Jeff Dean 讲解 TensorFlow 大规模机器学习，Ruslan Salakhutdinov 讲解学习深度生成式模型，Ryan Olson 讲解深度学习的 GPU 编程，等等。

【5】斯坦福大学的课程CS 20SI: Tensorflow for Deep Learning Research

http://web.stanford.edu/class/cs20si/index.html

推荐理由：Tensorflow正在一统天下，此门课程带你用Tensorflow入门深度学习世界，无论是科研还是应用，都是不错的入门材料。

【6】Geoffrey Hinton Neural Networks for Machine Learning | Coursera

https://www.coursera.org/learn/neural-networks

推荐理由：没错，授课人就是凭一己之力把深度神经网络带向辉煌的Hinton老爷子，课程难度不小，但相信坚持下来收获一定不小。

【7】斯坦福大学的课程CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing

http://cs231n.stanford.edu/

推荐理由：面向NLP的深度学习课程，从基础神经网路讲起，到概率模型，再到word2vec，最后讲到RNN模型在NLP领域的应用等，是NLP方向的必修课。

【8】Yann Lecun 深度学习公开课

https://www.college-de-france.fr/site/en-yann-lecun/course-2016-04-15-11h00.htm

推荐理由：作为 Facebook AI 实验室（FAIR）的负责人和CNN的发明人，Yann Lecun 身处业内机器学习研究的最前沿，通过该课程能了解到近几年深度学习研究的最新进展。该系列可作为探索深度学习的进阶课程。