DL学习视频的整理

发现最近课程比较多，有些适合初学者，有些则讲比较深，适合专业人员，所以整理一下，会不断更新……

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  2017.8.14 整理

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1..李飞飞2017春季课程

Spring 2017 仍由李飞飞主讲，并邀请了Goodfellow等人对其中部分章节详细介绍。本课程从计算机视觉的基础概念开始，在奠定了基本分类模型、神经网络和优化算法的基础后，详细介绍了CNN、RNN、GAN、RL等深度模型在计算机视觉上的应用。2017.8.12，斯坦福开放了该课程的全部视频，并且还有配套英文字幕。因此，CS231n 2017 春季课程包括 PPT 和视频在内的所有教学资料都已开放。

课件地址：http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/
课程视频地址：https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv
Bilibili视频地址：http://www.bilibili.com/video/av13260183/#page=1

2. 吴恩达2017年新课程

我们在coursera和deeplearning.ai的官网都找到了课程链接：
https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
https://www.deeplearning.ai/

3.Google的 Udacity

其实，吴恩达今天推出的深度学习课程并不是第一个向大众开放的相关课程。去年１月份，Google已在Udacity上推出免费的深度学习课程：https://www.udacity.com/course/deep-learning–ud730

上面的课程和吴恩达开设的课程很相似，都是面向初学者。参加过学习的同学反馈对于入门者非常有效，因为真的可以听懂，但是因为内容相对比较浅，如果想真正理解深度学习，以下的课程可能更加有效：

4.更专业方向

多伦多大学三巨头，被誉为“深度学习之父“的Geoffrey Hinton教授在Coursera上的Neural Networks For Machine Learning网课。他的UT实验室在2012年的某医药大赛中如一匹黑马般赢得桂冠（即使整个团队没有一个人懂生物），真正地把深度学习带入了主流媒体的视线。链接：https://www.coursera.org/learn/neural-networks

斯坦福大学CS231n 卷积神经网络视觉识别课程，大数据文摘授权汉化教程链接：http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm

斯坦福大学CS224d 自然语言处理深度学习。链接：http://cs224d.stanford.edu/

牛津大学与DeepMind合作的自然语言处理深度学习课程。链接：https://www.cs.ox.ac.uk/teaching/courses/2016-2017/dl/

5.深度学习工程师

专门致力于为深度学习工程师提供教育资源的fast.ai。
链接：http://www.fast.ai/

6.TensorFlow

Tensorflow提供的机器学习教程，分为两篇
初学者篇：https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners
进阶篇：https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros