【学习资料】 人工智能 机器学习 深度学习

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一、一些文本资料

电子书籍

机器学习（清晰）： http://download.csdn.net/download/tz_zs/9969774
机器学习导论： http://download.csdn.net/download/tz_zs/9969781
机器学习实践指南 案例应用解析： http://download.csdn.net/download/tz_zs/9969789
机器学习实战： http://download.csdn.net/download/tz_zs/9969804
神经网络与机器学习（原书第3版）： http://download.csdn.net/download/tz_zs/9969806

机器学习和Python（包括数学）速查表：

原文（需翻墙）： https://unsupervisedmethods.com/cheat-sheet-of-machine-learning-and-python-and-math-cheat-sheets-a4afe4e791b6

27个速查表的zip文件：https://pan.baidu.com/s/1gfAGIdX   密码: yqpx

自然语言处理（NLP）

自然语言处理领域重要论文&资源全索引

自然语言处理（NLP）是人工智能研究中极具挑战的一个分支。但对于初学者来说，这一领域目前有哪些研究和资源是必读的？最近，Kyubyong Park 为我们整理了一份完整列表。

二、吴恩达老师

吴恩达老师deeplearning.ai新推出的深度学习课程（感谢网易云课堂，终于不用翻墙了）
网易云课堂

Deeplearning.ai课程笔记

三、斯坦福

CS224d：深度学习处理自然语言： http://cs224d.stanford.edu/

斯坦福CS231n—深度学习与计算机视觉

课程主页： http://cs231n.stanford.edu/

2017春季

视频： https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv
课件： http://pan.baidu.com/s/1cB6cua

2016 冬季

本课程为Stanford CS231n 2016 冬季学期汉化视频
本课程属于机器学习的深化课程，主要是介绍深度学习（尤其是卷积神经网络和与其相关的框架）在计算机视觉领域的应用，内容涵盖多种神经网络具体结构与训练应用细节，以及针对大规模图像识别，物体定位，物体检测，图像风格迁移，图像理解描述与视频内容识别等问题的前沿解决思路。
讲师介绍：李飞飞教授现为斯坦福大学（Stanford）计算机系教授、斯坦福人工智能实验室、视觉实验室主任。

网易云课堂： http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1003223001
课件： http://pan.baidu.com/s/1jI3khTW    密码： ok0b

2018斯坦福CS 20深度学习Tensorflow实战课程

斯坦福大学在2017年开设了一门深度学习Tensorflow实战课程（Tensorflow for Deep Learning Research），广受好评，2018年课程最近已经开始，课程都会提供丰富的学习资源，比如PPT, 讲义，代码和课程报告，是非常好的Tensorflow实战入门课程。该课程没有以传统的稳扎稳打的学习方式（先学习数学基础、然后掌握机器学习、最后开始深度学习），而是直接从当前最热门的深度学习框架Tensorflow入手，讲解如何利用开源的Tensorflow框架进行深度学习研究，促使读者在实战中学习和掌握深度学习.因此，本教程更适合已经有一定深度学习基础、希望快速构建项目的读者。

2017版CS 20SI: Tensorflow for Deep Learning Research |新版CS 20：Tensorflow for Deep Learning Research | 专知

四、Google

Google在优达学城(Udacity)推出的深度学习课程

优达学城(Udacity) ： https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730

谷歌机器学习第一季

谷歌开发者视频中文频道： https://www.youtube.com/playlist?list=PLwv-rHS37fS9s3udyMoPPpaROL4u_tF5k

五、动手学深度学习

http://zh.gluon.ai/index.html

六、其他

我在百度云也共享了约100G各种视频，但是我真心觉得不如选择以上的网站去学习
链接：https://pan.baidu.com/s/1gfu72EZ 
密码：989c

ps：如果链接失效了，评论或私信告诉我就行，我会第一时间补上链接。