【1】Andrew NG Deep Learning.ai
http://deeplearning.ai/
網易雲課堂（中文字幕）：http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
推薦理由：Andrew Ng老師是講課的能手，很多人認識他是從Stanford的經典《機器學習》課程上。Andrew老師授課思路清晰，簡潔明瞭。相信這門他宣佈創業後推出的第一門課程一定不會讓人失望。
最近， Andrew Ng 在Twitter上發佈了關於這門課程的消息。 從2014年初開始，我就一直在關注他，我正在參加他在Coursera上的一門課程，學習和機器學習有關的數學知識。 從工程背景出發，他的第一門課程非常有趣，同時也有點難度。2016年底的時候，吳先生從百度離職，不再擔任百度的首席科學家，並於今年8月8日推出了一個新的深度學習專業化的課程。 我在今年晚些時候纔想起來，因爲我的時間之前一直被一些其他的項目所佔據。 然後我從Fast.ai上 Arvind N的學生那裏讀到了一篇關於他如何在4天內完成所有3節課的博客以及他對fast.ai和deeplearning.ai的看法。
4天內完成所有3節課的博客
https://medium.com/towards-data-science/thoughts-after-taking-the-deeplearning-ai-courses-8568f132153
我想挑戰自己，看是否我可以在不到4天內完成相同的事情。並且我成功了，在3天內完成了3門課程。
關於指導老師：
Andrew Ng是斯坦福大學教授，共同創辦了Coursera，成立並領導了Google Brain的深度學習項目，並曾任百度首席科學家。課程反映了他在各種大規模問題上學習到的知識。
該課程幫助您瞭解深度學習所需的數學知識，並在課程2結束之後，學習如何從頭開始構建深度學習算法的幾個關鍵組件。
關於課程：
課程分爲5節。截止到這篇博客發佈（8月19日），已經發布了前3節課。 Andrew Ng在本門課中採用了自下而上的教學安排。在他早期的課程中，他選擇octave進行編程作業，但這個課程他選擇了python。
1. 在課程1中，他詳細地介紹了深度學習中許多概念所需的數學和直觀認識。他小心地對課程內容進行平衡，並教授數學知識，這是瞭解深度學習的基礎所必需的。指定會話對通過編程的方式實踐數學知識非常有幫助。所有的公式都已經提供好了，所以哪怕沒有太多的數學知識，你也可以專注於實現它們。
2. 課程2涵蓋了正則化，動量，批量歸一化和dropout等許多技術，來提高DL模型的性能。這個課程的最好的部分就是使用python和numpy來實現所有的技術。
3. 在第3節課中，他介紹了他從多年的經驗中學到的很多技巧和竅門。在第三部分課程結束時，他介紹了DL框架。課程3的作業是學習怎樣使用TensorFlow。作業設計的非常明確。
4. 課程4是關於CNN的。課程發佈後，我將更新此部分。
5. 課程5是關於RNN或序列數據的。一旦課程發佈，我將更新該部分。
亮點：
1. 當你學完前3節課後，你的基礎知識將非常強大。
2. 前3個課程採取了框架獨立的方法。這能讓你輕鬆使用任何框架。
3. 課程中包含了關於如何設計評估指標、如何分割數據集進行訓練以及避免方差和偏差問題的實用技巧。
4. 當然，最好的一部分是案例研究，您可以在這裏找到一個機會，來驗證你已經理解了如何成功執行深度學習項目。
5. 所有的作業都是以jupyter notebook的形式提供的，並在Coursera服務器上運行，因此無需擔心基礎的框架。
6. 學完3節精彩的課後，仍有2節課值得期待。
7. 每週都有一個名爲“深度學習英雄”的演講。這是一個很好的來源，讓我們瞭解深度學習背後的歷史和靈感。
侷限：
1. 對於一些全新的深度學習或機器學習項目，從頭開始構建每一部分並瞭解其背後的數學原理，可能非常具有挑戰性。
2. 由於課程遵循自下而上的方法，所以即使在第三節課結束後，您仍然很難在您的領域中使用DL來構建解決方案。
3. 由於提供了基礎框架，所以您將不再學習如何管理自己的工作站。而且如果要使用很多技術，有能力在雲端或家庭/辦公室配置機器這一點非常重要。
4. 課程提供了許多示例代碼，使得完成作業變的更容易。但是要真正掌握一個技能，還得不使用示例代碼，將整個作業復現一遍，這是非常重要的。這可能談不上是課程的侷限性，但如果您想要充分利用它，這是非常重要的。
費用：
所有課程內容都是免費提供。但是我不知道這些作業是否也免費提供。如果你正在參加付費版本的課程，那麼你最終每月花費大約367元或55 $。
【2】 fast.ai 的 Making neural nets uncool again
http://www.fast.ai/
中文字幕 https://edu.csdn.net/course/detail/5192
推薦理由：這門課和很多傳統的授課方式不同，它從應用入手，逐步往深了講，讓你先領會“開車”的樂趣，然後再興致盎然地去學習車的原理甚至去修車。有人建議，以此入門，找到樂趣，再學習更基礎的課程。
Fast.ai
我是在kddnudgets的一篇文章中發現的這門課程。當時是我第一次聽說Jeremy Howard，於是我在維基百科搜索了他，印象非常深刻。於是我購買了這門由Jeremy和Rachel Thomas教授的MOOC。看完第一堂課，我就被他們的教學風格深深震撼了。
您將在幾個小時內學到如何構建頂尖水準的圖像分類器，這甚至連幾美元的價格都不到。
Jeremy Howard：
https://medium.com/@jeremyphoward
https://en.wikipedia.org/wiki/Jeremy_Howard_%28entrepreneur%29
關於指導老師：
Jeremy的背景與通常的教授非常不同，他不是任何頂尖大學的博士生導師，也未曾就職於谷歌，百度，微軟等頂級公司。他自學成才，是kaggle競賽高手，企業家和Fast.ai的CEO，目前唯一的目標就是讓深度學習不再神祕。 他的獨特背景讓這門課程變得與衆不同，因爲他教會了不同背景的人如何使用深度學習，而無需大量數據或計算能力。
關於課程：
課程分爲2部分，每7周學完一個部分。
課程的第一部分講授如何在計算機視覺和自然語言處理(NLP)領域使用深度學習。
第二部分講授生成網絡，GAN，序列模型等前沿研究工作，如何閱讀研究論文，以及如何在深入學習領域保持領先的實用技巧。這些技巧正在以驚人的速度發展。
本課程教學風格獨特。課程作者習慣於這種獨特的方法。
我們不會讓您在先了解有關速度，動量，分析等方面的信息之後，再去學習打板球（或任何遊戲），最後在18點進場。相反，我們先帶您先去現場，握着球或棒球棒，然後在實戰中學習其他知識。
通過這種獨特的方法，您將首先學習如何在雲上部署工作站，安裝軟件，並使用深度學習快速構建解決方案。每週Jeremy會挑選一個新的問題，然後他教授你如何使用技術來提高模型的性能。他教的東西很實用，比如使用預卷積特徵，僞標記和許多非常有用的技巧。到第一部分結束，您將能夠使用深度學習在您工作的領域構建實用的應用程序。
課程的第二部分介紹了前沿研究，幫助您閱讀，理解和實施生成式模型，圖像分割和序列到序列模型的各種研究論文。您將學習構建一些有趣的項目，如風格轉移，低分辨率圖像到高分辨率圖像，GAN，圖像分割，翻譯以及如何將深度學習應用於結構化數據。第二部分最重要的部分是建立自己的工作站。如果您對深度學習充滿激情，並希望構建各種深度學習應用程序，這將非常有用。
亮點：
構建一流的計算機視覺或NLP系統的能力。
瞭解和使用爲深度學習應用程序提供支持的現代主流架構。
當您的數據和計算能力有限時，如何快速應用DL的實用技巧。
一個龐大的社區，支持您在不同階段學習和實施您的解決方案。
輕鬆使用3種流行的DL框架：Keras，TensorFlow，PyTorch。
在課程結束之後，您將不再爲閱讀研究論文，構建新項目而頭痛。Fast.ai的博客以及整個社區都將爲您提供支持。
侷限：
由於本課程遵循自上而下的方法，您將非常依賴一個框架來對基礎數學有一定的理解。如果您正在籌備一項工作或計劃在該領域進行更多的研究，那麼提高你理解DL中的數學知識的能力將很有幫助。
有些機構對證書很看重，他們認爲這是你完成課程的證明。但我猜Jeremy認爲我們都是成熟的孩子，所以沒有提供任何形式的證書。 Jeremy和Rachel鼓勵撰寫博客，構建項目，在會議中進行討論等活動，以實力來代替傳統證書的證明作用。 我個人認爲這是非常有用的。
費用：
MOOC本身沒有相關費用。但是要上手實踐這些項目，您最終需要在AWS上產生支出，或許您會選擇自己配置機器，但這樣做很貴。當然在家裏有一個強大的工作站是非常有幫助的【3】斯坦福大學的課程 CS231n --- Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
http://cs231n.stanford.edu/
推薦理由：此門課有斯坦福人工智能實驗室主任Fei-Fei Li主講，作爲IMAGE-NET的主要發起人，Li的實驗室一直活躍在計算機視覺前沿研究領域，培養了衆多青年才俊。建議從事計算機視覺方向的同學關注此課程。
【4】 2016 年蒙特利爾深度學習暑期班
https://www.youtube.com/watch?list=PL5bqIc6XopCbb-FvnHmD1neVlQKwGzQyR&v=xK-bzjIQkmM
推薦理由：看看嘉賓陣容吧，Yoshua Bengio 教授循環神經網絡，Surya Ganguli 教授理論神經科學與深度學習理論，Sumit Chopra 教授 reasoning summit 和 attention，Jeff Dean 講解 TensorFlow 大規模機器學習，Ruslan Salakhutdinov 講解學習深度生成式模型，Ryan Olson 講解深度學習的 GPU 編程，等等。
【5】斯坦福大學的課程CS 20SI: Tensorflow for Deep Learning Research
http://web.stanford.edu/class/cs20si/index.html
推薦理由：Tensorflow正在一統天下，此門課程帶你用Tensorflow入門深度學習世界，無論是科研還是應用，都是不錯的入門材料。
【6】Geoffrey Hinton Neural Networks for Machine Learning | Coursera
https://www.coursera.org/learn/neural-networks
推薦理由：沒錯，授課人就是憑一己之力把深度神經網絡帶向輝煌的Hinton老爺子，課程難度不小，但相信堅持下來收穫一定不小。
【7】斯坦福大學的課程CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing
http://cs224d.stanford.edu/
推薦理由：面向NLP的深度學習課程，從基礎神經網路講起，到概率模型，再到word2vec，最後講到RNN模型在NLP領域的應用等，是NLP方向的必修課。
【8】Yann Lecun 深度學習公開課
https://www.college-de-france.fr/site/en-yann-lecun/course-2016-04-15-11h00.htm
推薦理由：作爲 Facebook AI 實驗室（FAIR）的負責人和CNN的發明人，Yann Lecun 身處業內機器學習研究的最前沿，通過該課程能瞭解到近幾年深度學習研究的最新進展。該系列可作爲探索深度學習的進階課程。
【9】UBC 本科生的機器學習課程 Machine Learning for Undergraduates
https://www.youtube.com/playlist?list=PLE6Wd9FR--Ecf_5nCbnSQMHqORpiChfJf
推薦理由：從課程名稱上就可看出這是門偏向基礎的課程，是瞭解機器學習基礎的入門必修課。數學是這門課的重點內容，授課老師Nando de Freitas 對基礎數學原理做了很好的講解，並引出了更高級的數學概念
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吳恩達、Udacity和Fast.ai的課程我們替你分析好了
引言
過去2年，我一直積極專注於深度學習領域。我對深度學習的興趣始於2015年初，那個時候Google剛剛開源Tensorflow。我根據Tensorflow的文檔快速地嘗試了幾個例程，當時的感覺是深度學習並不簡單。部分原因是因爲深度學習的框架很新，也需要更好的硬件支持和耐心來摸索。
時間快進到2017年，我已經在深度學習的項目上花費了幾百個小時。並且由於軟件（易用性，例如Keras，PyTorch）、硬件（對於我這樣在印度工作的人來說，儘管仍然不便宜，但GPU已經發展成了商業產品）、數據可用性、優質書籍以及MOOC的發展，這項技術正在變得越來越觸手可及。
在完成了Fast.ai，deeplearning.ai /Coursera （不完全發佈）和Udacity這三個深度學習領域最受歡迎的MOOC之後，相信寫這樣一篇博客，告訴你們能期望自己從這3門課程中學到什麼，對以後的深度學習愛好者一定很有用。
Fast.ai：http://www.fast.ai/
deeplearning.ai /Coursera：https://www.deeplearning.ai/
Udacity：https://in.udacity.com/
在這篇文章中，我將從5個方面介紹每門課程，這將有助於你做出決定。
關於指導老師：每門課程都是由具有不同背景的人教授的。我相信這些經歷對教學風格有很大的影響，所以我們將瞭解一下課程指導老師的背景。
關於課程：課程的高級概述。
亮點：課程中最精彩的部分。
侷限：我對這個詞非常苛刻。因爲我知道所有這些課程都爲了讓學習內容變得更容易，付出過巨大而真誠的努力。我想把這一部分解釋爲，我們在課程中錯過了什麼。某些侷限性可能是因爲課程的設計帶來的。
費用：參加課程產生的費用。
Udacity上Siraj Raval深度學習納米學位
我是Udacity的粉絲。他們在很多主題上都有非常好的課程。所以當今年初讀到深度學習課程的公告時，我非常開心，並在第一批就進行了註冊。
作者簡介：Vishnu Subramanian，終身學習者，熱衷於深度學習，分佈式計算。目前正在積極尋找AI /深度學習的機會。
如果你想學習深度學習，你會選擇哪家的課程呢？