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：

2. MIT微积分公开课：

3. MIT概率论公开课：

入门

1. 李宏毅“一天搞懂深度学习”：

2. 香港科技大学速成课程

3. Python 学习

课程

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

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

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

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