劉禹錫在《陋室銘》里面曾經(jīng)寫道：山不在高扶供，有仙則名囤耳。大致的意思是山的名聲不在于山的高低，只要有仙人居住就會出名面褐。這句話揭露了價值的本質(zhì)拌禾。近期準備把找到的一些課程、資料全部收集起來展哭，也算是一次價值體現(xiàn)湃窍。希望對大家有所幫助。后期會逐步的篩選匪傍，整理您市。 by?2017.12.30
在教程、書籍系列中添加了三本書
by 2018.06.30
打算從資料是否齊全（課件役衡、課程安排茵休、教學(xué)大綱以及實驗實例等）（三顆星）
資料質(zhì)量： 好中壞（三顆星）
兩方面進行評價
一、教程手蝎、書籍系列
2. Very Brief Introduction to Machine Learning for AI
3. Introduction to Deep Learning Algorithms
4.Notes de cours IFT6266 Hiver 2010
評價： 以上是umontreal大學(xué)的課程筆記泽篮，制作者是 YoshuaBengio
課程的內(nèi)容很全面。涉及有導(dǎo)論柑船、算法介紹、以及實現(xiàn)過程泼各。
入門必備鞍时。
推薦： *****
這是Ian Goodfellow?/ Yoshua Bengio 所著的一本深度學(xué)習(xí)書籍的網(wǎng)頁版本。目前中文版在2017年8月份已經(jīng)出版了扣蜻。該書也是可以幫助學(xué)生或者從業(yè)者進入機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域逆巍。網(wǎng)上也有pdf版本的。我在github上找到了開源版本：deeplearningbook-chinese
推薦： ***
入門教程：闡述無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的主要觀點莽使。通過學(xué)習(xí)锐极，你也將實現(xiàn)多個功能學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法，能看到它們?yōu)槟愎ぷ鞣技。W(xué)習(xí)如何應(yīng)用/適應(yīng)這些想法到新問題上灵再。本書作者：Andrew Ng, Jiquan Ngiam, Chuan Yu Foo, Yifan Mai, Caroline Suen
推薦：*****
7. CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
stanford課程筆記。內(nèi)有課程安排以及課堂幻燈片亿笤、講課的資料等等翎迁。
推薦： *****
8.caffe教程
9. tensorflow教程
10. Torch教程
每種工具的網(wǎng)站都有對應(yīng)的manual甚至是tutorial，手把手教你搭建深度網(wǎng)絡(luò)
推薦：***
11. 21 Deep Learning Videos, Tutorials & Courses on Youtube from 2016
推薦： ***
----------------18年6月30號新添加內(nèi)容----------------
12 TensorFlowMachine Learning CookBook
14 tensorflow Machine Learning for Intelligence
二净薛、社交論壇系列
12.知乎：深度學(xué)習(xí)入門必看的書和論文汪榔？有哪些必備的技能需學(xué)習(xí)？
這個給滿分肃拜，給出了學(xué)習(xí)路線痴腌。如圖：
13. Deep learning
發(fā)表自nature的綜述文章雌团。
三、個人博客士聪、網(wǎng)站系列
14. WTF Daily Blog
15. awesome-quantum-machine-learning
16.courses
18. A1 斯坦福大學(xué)：
新開的課程 CS 20SI: Tensorflow for Deep Learning Researc
評價： 斯坦福大學(xué)的tensorfow公開課中有教程锦援、視頻、以及開源的課程代碼
21. tensorflow-poets
這里我給出了兩個鏈接：Pete Warden 的linkIn主頁戚嗅，在他的主頁里面有博客 https://petewarden.com/2016/02/28/tensorflow-for-poets/? 以及錄制的視頻https://youtu.be/h7xuEiZjqqo?lipi=urn%3Ali%3Apage%3Ad_flagship3_pulse_read%3BeHbnj0t0R%2F%2Bjrez7JRDL2Q%3D%3D
http://www.evgetedu.com/video/6096
未完待續(xù) by 2017/12/30?? 12:30
?
Lstm 雨涛、RNN模型教程：
https://thevoid.ghost.io/lstm-networks/
https://www.apprendimentoautomatico.it/en/gentle-introduction-to-tensorflow-with-python-and-rnn/
https://plon.io/explore/tensorflow-examples-by-ayme/1QotNuSZjh17ygH4N
http://forum.ai100.com.cn/blog/thread/ml-2016-10-04-4026898709013753/
http://blog.gdf.name/lstm-with-tensorflow/
gentle introduction to TensorFlow with python (and RNN)
從Tensorflow代碼中理解LSTM網(wǎng)絡(luò)
normalized LSTM for Tensorflow
Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras
SHORT TERM MEMORY (LSTM) NETWORKS: IMPLEMENTING WITH TENSORFLOW (PART 2)
http://www.juliabloggers.com/juliaml-and-tensorflow-tuitorial/
http://deephash.com/2016/10/16/lstm-journey-tensorflow/
http://add-for.com/blog/forecasting-with-lstm/
https://liusida.github.io/2016/11/16/study-lstm/
http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52759104
http://mourafiq.com/2016/05/15/predicting-sequences-using-rnn-in-tensorflow.html
http://monik.in/a-noobs-guide-to-implementing-rnn-lstm-using-tensorflow/
十種TensorFlow實現(xiàn)案例匯集：代碼+筆記
http://www.jiqizhixin.com/article/1648
知乎：https://www.zhihu.com/question/41667903
教學(xué)視頻
優(yōu)達學(xué)城\coursa：?人工智能入門、機器學(xué)習(xí)入門懦胞、深度學(xué)習(xí)替久、深度學(xué)習(xí)入門、
http://www.reibang.com/p/0b0a1750e310
http://www.reibang.com/p/be183ddaa0e4
github配套教程:
http://www.wildml.com/2016/10/learning-reinforcement-learning/
https://github.com/dennybritz/reinforcement-learning
