現(xiàn)如今谆膳，人工智能/深度學習/Deep Learning 異扯茫火爆，可惜是網(wǎng)絡(luò)上絕大部分推薦的入門書籍/課程都是英文的愿吹，本來數(shù)學基礎(chǔ)就不行不从，又是英文資料著實讓人頭疼。這里咪博士向大家推薦 2 份非常不錯的中文入門資料犁跪。是的椿息，只有 2 份！好東西不在于多坷衍，而在于精寝优。
一、臺灣大學 李宏毅 老師的課程
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點評：這可能是用中文講深度學習的課程里面枫耳，講得最好的一個了乏矾。建議先學李宏毅老師機器學習的課程，再學深度學習的課程迁杨。李宏毅老師的講解并不特別強調(diào)數(shù)學推導(dǎo)（當然钻心，關(guān)鍵的算法還是有一步步的數(shù)學推導(dǎo)的），而是更注重算法背后的思想铅协，像講故事一般啟迪學生的思想捷沸，非常有助于形成整體的全局觀。而且狐史，這套課程的內(nèi)容也很新痒给，比如在 2017 年的課程里坯钦，你就可以了解到 2017 年的最新論文。另外侈玄，這套課程每年都會有更新，就算已經(jīng)入門的朋友吟温，重聽一遍也總會有新的收獲序仙。要硬說有什么缺點嘛，就是李宏毅老師有點太啰嗦了鲁豪，但講課風格風趣幽默潘悼，相信你會喜歡的。
課程網(wǎng)址：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses.html
傳送門 (嘩哩嘩哩)：
課程講義下載：https://pan.baidu.com/s/1qYTyok0
二爬橡、經(jīng)典書籍 Deep Learning Book (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 編著)
點評：看完李宏毅老師的課程治唤，對 深度學習 (Deep Learning) 和 機器學習 (Machine Learning) 基本就應(yīng)該有一個大致的框架了，但對于其中的細節(jié)以及數(shù)學推導(dǎo)的部分還有許多不清楚的地方糙申，這時候再結(jié)合這本書宾添，查缺補漏，效果相當不錯柜裸。注意：一定要先聽完李宏毅老師的課缕陕，再來看這本書，不然在完全沒基礎(chǔ)的條件下疙挺，一上來就要啃磚頭一樣厚的大部頭扛邑，基本上沒有堅持下去的可能。
免費在線閱讀（英文）：http://www.deeplearningbook.org/
Github 中文翻譯：https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese
免費下載（中文版 & 英文版 & 課程講義）：https://pan.baidu.com/s/1qYTyok0
【原文鏈接】 http://www.ipaomi.com/2017/10/23/深度學習-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-中文-入門-書籍-課程-推薦-（附-免/
