這篇文章轉載自「譯智社」的成員 —— 林夕的文章機器學習/深度學習資源下載集合（持續更新…）。如果你對人工智慧感興趣，歡迎關注公眾號 —— 譯智社。

從入門到進階，所用到機器學習資料，包括書、視訊、原始碼。文章首發於 Github，若下載資源請跳轉 Github.

文章目錄

• 1. 視訊：
• 1.1. 吳恩達老師機器學習課程：
• 1.2. 吳恩達 深度學習課程：
• 1.3. 斯坦福 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition：
• 1.4. fast.ai：
• 1.5. 百度 PaddlePaddle 公開課：
• 1.6. 徐亦達老師機器學習課程：
• 1.7. 李巨集毅深度學習課程：
• 1.8. 谷歌機器學習速成：
• 2. 書籍：
• 2.1. Keras：
• 2.2. TensorFlow：
• 2.3. NLP：
• 2.4. 機器學習：
• 2.5. 深度學習：
• 3. 框架：
• 4. 機器學習部落格

1. 視訊：

1.1. 吳恩達老師機器學習課程：

• Coursera

• 網易雲課堂

• 英文筆記

• 中文筆記、字幕

1.2. 吳恩達 深度學習課程：

• Coursera
• 網易雲課堂
• 筆記

1.3. 斯坦福 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition：

• 官網
• 網易雲課堂

1.4. fast.ai：

• 官網
• Part1:Practical Deep Learning For Coders
• Part2: Cutting Edge Deep Learning For Coders

1.5. 百度 PaddlePaddle 公開課：

• 機器學習入門

• 機器學習模型

• 深度學習基礎

1.6. 徐亦達老師機器學習課程：

• 官網
• Github
• 嗶哩嗶哩
• 百度雲

1.7. 李巨集毅深度學習課程：

• 官網
• 嗶哩嗶哩

1.8. 谷歌機器學習速成：

• 課程
• 練習
• 術語庫

2. 書籍：

2.1. Keras：

• 《Deep Learning with Python》
  難度：低；推薦：☆☆☆☆☆

• 《Deep Learning with Keras》
  難度：低；推薦：☆☆☆☆

2.2. TensorFlow：

• 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》
  難度：中；推薦：☆☆☆☆☆

• 《Learning TensorFlow》

• 《TendorFlow Machine Learning cookbook》
  難度：中；推薦：☆☆☆☆☆

2.3. NLP：

• 《Deep Learning in Natural Language Processing》
• 《Natural Language Processing with TensorFlow》
• 《Mastering Natural Language Processing with Python》
• 《Text Analytics with Python》

2.4. 機器學習：

• 《統計學習方法》
  難度：中；推薦：☆☆☆☆☆

• 《Pattern Recognition and Machine Learning》
  難度：高；推薦：☆☆☆☆☆

• 《機器學習實戰》
  難度：低；推薦：☆☆☆☆

• 《Machine Learning yearning》

• 《美團機器學習實戰》

• 《集體智慧程式設計》
  難度：低；推薦：☆☆☆☆

• 《百面機器學習 演算法工程師帶你去面試》

2.5. 深度學習：

• 《Deep Learning》中文版
  難度：高；推薦：☆☆☆☆☆

• 《神經網路與深度學習》
  難度：中；推薦：☆☆☆☆

• 《神經網路與深度學習》
  難度：中；推薦：☆☆☆☆

• 《Deep Learning with python A Hands on Introduction》

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3. 框架：

4. 機器學習部落格

• Open AI：
  由 Elon Musk 提出建立的一個人工智慧非營利組織，定期釋出有關自然語言處理，影象處理和語音處理等先進人工智慧技術的研究。

• Distill：
  編輯和策展團隊由來自 Google Brain，DeepMind，Tesla 和其他著名組織的科學家組成。致力於清晰的解釋機器學習。

• BAIR 部落格：
  加州大學伯克利分校的伯克利 AI 研究（BAIR）小組設立。BAIR 部落格旨在傳播 BAIR 在人工智慧研究方面的研究成果，觀點和最新情況。

• DeepMind：
  DeepMind 的大名，我想很多人已經知道了。

• Andrej Karpathy 的部落格：原部落格、Medium
  特斯拉的人工智慧總監，很多人也許看過他的部落格，但是不知道這個人。現在他已經轉戰 Medium，很多文章釋出在 Medium。

• Colah 的部落格：
  Christopher Olah 是 Google Brain 的研究科學家。旨在用簡單的方式解讀神經網路。

• WildML：
  博主同樣來自 Google Brain，寫作的主要焦點是深度學習。

• Ruder 的部落格：
  博主是一位博士生，部落格以深度學習和自然語言處理為主。

• FAIR部落格：
  FAIR 的大名就不多講了，我想很多人知道，很多精彩論文出自 FAIR，部落格討論了人工智慧，深度學習，機器學習，計算機視覺及其在 Facebook 自研產品上的實際應用。

• Adit Deshpande 的部落格：
  UCLA 的一名本科生（自愧不如啊），很多內容為初學者準備，由淺入深，層層遞進。

• inFERENCe的部落格：
  劍橋的博士，與 Twitter Cortex 合作。他撰寫了關於概率推理，生成模型，無監督學習。

• Andrew Trask 的部落格：
  非常推薦，博主是 DeepMind 的研究科學家和博士。簡單列幾篇他的部落格：

  • Tutorial: Deep Learning in PyTorch
  • Anyone Can Learn To Code an LSTM-RNN in Python (Part 1: RNN)

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