連接AI技術(shù)的創(chuàng)造者和使用者

研究方向：計(jì)算機(jī)視覺<br>GitHub：<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fkeloli" target="_blank">https://github.com/keloli</a>

分享深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域技術(shù)干貨和最新發(fā)展趨勢

本專題招募管理員界逛，有意向請簡信私聊，謝謝纺座！ 用來分享機(jī)器學(xué)習(xí)息拜，深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)净响，計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域的一些技術(shù)少欺。 Machine Learning 學(xué)習(xí)資料：http://www.reibang.com/p/e0238db24973 相關(guān)參考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 課程整理：http://www.reibang.com/p/182baeb82c71 3. [深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步鏈接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： http://www.reibang.com/p/6752a8845d01 8. [知乎“機(jī)器學(xué)習(xí)”專欄]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.reibang.com/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流，相互學(xué)習(xí)馋贤！

王旭蜈膨，[Hyper &amp; Hypernetes](<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fhyper.sh" target="_blank">https://hyper.sh</a>) CTO &amp; 聯(lián)合創(chuàng)始人