学习资源

1、【中英字幕】吴恩达深度学习课程
第一课 — 神经网络与深度学习
https://www.bilibili.com/video/av66314465课程介绍：这门课程的目标是为同学们介绍深度学习的基础知识。学完这门课，你将能够：理解驱动深度学习的主要技术趋势；能够搭建、训练并且运用全连接的深层神经网络；了解如何实现高效的（向量化）的神经网络；理解神经网络架构中的关键参数。 第二课 — 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化
https://www.bilibili.com/video/av66524657/课程介绍：这门课程将学会理解业界构建深度神经网络应用最有效的做法；能够高效地使用神经网络通用的技巧，包括初始化、L2和dropout正则化、Batch归一化、梯度检验；能够实现并应用各种优化算法，例如mini-batch、Momentum、RMSprop和Adam，并检查它们的收敛程度；理解深度学习时代关于如何构建训练/开发/测试集以及偏差/方差分析最新最有效的方法；能够用TensorFlow实现一个神经网络。 第三课 — 结构化机器学习项目
https://www.bilibili.com/video/av87949453?p=24课程介绍：这门课程将学会理解如何诊断机器学习系统中的错误；能够优先减小误差最有效的方向；理解复杂ML设定，例如训练/测试集不匹配，比较并/或超过人的表现；知道如何应用端到端学习、迁移学习以及多任务学习。 第四课 — 卷积神经网络
https://www.bilibili.com/video/av66646276课程介绍：这门课程将学会理解如何搭建一个神经网络，包括最新的变体，例如残余网络；知道如何将卷积网络应用到视觉检测和识别任务；知道如何使用神经风格迁移生成艺术；能够在图像、视频以及其他2D或3D数据上应用这些算法。 第五课 — 序列模型
https://www.bilibili.com/video/av66647398/课程介绍：这门课程将学会理解如何构建并训练循环神经网络（RNN），以及一些广泛应用的变体，例如GRU和LSTM；能够将序列模型应用到自然语言问题中，包括文字合成；能够将序列模型应用到音频应用，包括语音识别和音乐合成。 

2、up主：周博磊 强化学习纲要
https://space.bilibili.com/511221970课程介绍：最近，香港中文大学信息工程系助理教授周博磊也开始当up主，上传自己的《强化学习》课程。整个课程共分为基础课程和高阶课程两大部分，主要面向大三、大四或研一的学生，参加课程的学生需要具备相关背景知识，包括线性代数、概率论、机器学习（数据挖掘、模式识别、深度学习）等。此外，由于该课程有不少实践内容，所以参加课程的同学最好有一些编程经验，会用 Python、PyTorch。除了直播和课程视频之外，周博磊还会同步更新课程的代码，使用的编程语言为 Python，深度学习框架则是 TensorFlow 和 PyTorch 皆可（PyTorch 为主）。和常规的课程一样，《强化学习纲要》也会在每节课后留下一些作业。

 3、深度学习框架Tensorflow学习与应用
https://www.bilibili.com/video/av20542427课程介绍：这门课程来自炼数成金。课程内容基本上是以代码编程为主，也会有少量的深度学习理论内容。课程会从Tensorflow最基础的图(graphs),会话(session),张量(tensor),变量(Variable)等一些最基础的知识开始讲起，逐步讲到Tensorflow的基础使用，以及在Tensorflow中CNN和LSTM的使用。在课程的后面会带着大家做几个实际的项目，比如训练自己的模型去进行图像识别，使用Tensorflow进行验证码的识别，以及Tensorflow在NLP中的使用。

 4、PyTorch 动态神经网络 (莫烦 Python 教学)
https://www.bilibili.com/video/av15997678课程介绍：这套视频比较适合有一些机器学习课程基础的同学。

 5、Numpy & Pandas (莫烦 Python 数据处理教程)
https://www.bilibili.com/video/av16378934课程介绍：这门课程汇集了在 Python 中最重要的数据处理，科学计算模块: Numpy 和 Pandas。

 6、Matplotlib Python 画图教程 (莫烦Python)
https://www.bilibili.com/video/av16378354/课程介绍：Matplotlib 是一个非常强大的 Python 画图工具;这门课程可以对比莫烦numpy & pandas & matplotlib同时来学。

 7、tensorflow2.0入门与实战 2019年最通俗易懂的课程
https://www.bilibili.com/video/av62215565?p=17课程介绍：本课程是关于Tensorflow与深度学习实战的一门课程。该课用通俗易懂的实例，系统讲解了Tensorflow2.0的使用，可以说是目前最新最系统的 Tensorflow 2.0 教程。其中讲解了Tensorflow中各种概念、操作和使用方法，针对Tensorflow的基础知识，在传统数据分析中应用进行详细讲解，并且给出了丰富的深度学习模型实战。

 8、斯坦福2017季CS231n深度视觉识别课程视频
https://www.bilibili.com/video/av13260183/?p=1课程介绍：本课程是斯坦福大学关于计算机视觉的课程，全英文字幕，老师是Fei-Fei Li, Justin Johnson, Serena Yeung。

 9、【北京大学】人工智能实践：Tensorflow笔记
https://www.bilibili.com/video/av22530538课程介绍：这是人工智能入门课，将用八次课帮你梳理人工智能概念、机器学习方法、深度学习框架。

 10、Keras 快速搭建神经网络 (莫烦 Python 教程)
https://www.bilibili.com/video/av16910214课程介绍：这门课程包括对Keras的介绍以及如何搭建各种神经网络。

 11、李宏毅对抗生成网络(GAN)国语教程(2018)
https://www.bilibili.com/video/av24011528课程介绍：这门课程内容详略得当，不想推公式的同学可以跳过推导，并不影响后续课程。
课程的项目和论文都很新，同时也很生动，可以迅速的接触一些最新的东西。另外，为了讲清楚一个概念或技术，PPT的可视化做的非常用心，简洁易懂。

 12、李宏毅深度强化学习(国语)课程(2018)
https://www.bilibili.com/video/av24724071/课程介绍：这门课程每个视频大约40分钟左右，PPT内容为英文，讲授语言为中文。课程内容主打强化学习，涉及理论和论文解读，需要同学们具备一定的强化学习基础。

 13、David Silver 强化学习课程高清版
https://www.bilibili.com/video/av35209257/课程介绍：这是David Silver在 UCL 讲授的强化学习入门课程。Silver就是那位来自 DeepMind，在 Nature 上发表了 DQN 论文，紧接着提出 AlphaGo 和 AlphaGo Zero，从此掀起深度强化学习研究浪潮的大神。他的课程深入浅出，在介绍强化学习概念的过程中穿插了很多例子，对初学者非常友好，建议作为第一个观看的入门视频课程。

 14、【中英文字幕】OpenAI - Spinning Up in Deep RL Workshop （Deep Reinforcement Learning）
https://www.bilibili.com/video/av45364513/课程介绍：对于想上手实践深度强化学习的同学们，这门课程是不错的资源，从 VPG(Vanilla Policy Gradient) 到 TRPO(Trust Region Policy Optimization)、SAC(Soft Actor-Critic) 均有实现，关键是 OpenAI 出品，代码质量高。

 15、斯坦福CS224n深度学习自然语言处理课程 by Chris Manning
https://www.bilibili.com/video/av46216519/课程介绍：这门自然语言处理课程是值得每个NLPer学习的NLP课程，由 Christopher Manning大神坐镇主讲，在斯坦福大学已经讲授很多年。此次2019年新课，有很多更新，除了增加一些新内容外，最大的一点大概是代码由Tensorflow迁移到PyTorch。这门课程的主要目标是希望学生能学到现代深度学习相关知识，特别是和NLP相关的一些知识点；能从宏观上了解人类语言以及理解和产生人类语言的难度；能理解和用代码（PyTorch)实习NLP中的一些主要问题和人物，例如词义理解、依存句法分析、机器翻译、问答系统等。