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最近在学习深度学习相关的东西，搜集到了不少有用的资料，整理如下：
免费在线书籍
《深度学习》（Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville）：作为深度学习领域的经典教材之一，内容全面且难度适中，是入门者必读的书籍。 《机器学习》（Michael Nielsen）：这本书以简洁的语言介绍了机器学习的核心概念，适合对机器学习感兴趣的读者。 《深度学习》（Microsoft Research）：提供了深度学习的最新进展和实际应用案例，内容丰富。 《深度学习入门》（LISA lab, University of Montreal）：一本适合入门者的深度学习教程，内容清晰易懂。 课程
Andrew Ng的深度学习课程（Coursera）：由Google DeepMind的首席科学家主讲，是Coursera上最受欢迎的深度学习课程之一。 Geoffrey Hinton的深度学习课程（Coursera）：作为深度学习的奠基人之一，Hinton教授的课程内容详实，适合研究生学习。 Hugo Larochelle的深度学习课程（University of Sherbrooke）：这位曾是Yoshua Bengio的博士生，现在的课程内容更新且非常实用。 CILVR lab @ NYU的深度学习课程：课程内容涉及计算机视觉与深度学习的结合，非常适合相关领域的学习者。 视频和讲座
Ray Kurzweil的讲座：关于人工智能和深度学习的未来趋势，内容非常有启发性。 Andrew Ng的讲座：深度学习的实际应用案例，非常实用。 Geoffrey Hinton的讲座：关于深度学习的数学基础和算法设计，内容非常深入。 Yann LeCun的讲座：由深度学习的创始人之一主讲，内容涉及最新的研究进展。 Yoshua Bengio的讲座：关于深度学习的整体框架和实际应用，非常值得一看。 Jeff Hawkins的讲座：关于深度学习在神经科学中的应用，内容独特且有趣。 Adam Coates的讲座：涉及深度学习在计算机视觉中的应用，内容丰富。 论文
深度学习的综述论文（Nature, May 2015）：由Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton共同撰写，是深度学习领域的重要文献。 深度学习的技术报告：详细介绍了深度学习的近两年的进展，内容重点放在2012-2014年的研究成果上。 教程
斯坦福的深度学习Tutorial：官方教程，内容详尽且权威。 网站
深度学习资源网站：提供了大量深度学习相关的教程、论文和项目。 数据集
手写数字数据集：经典的机器学习训练数据集。 街景数据集：包含大量用于深度学习训练的图像数据。 80 million tiny images：提供了80 million量级的图像数据集。 100 million Yahoo dataset：由Yahoo提供的大规模数据集。 框架
TensorFlow：目前最流行的深度学习框架之一，支持多种编程语言，适合大多数深度学习任务。 PyTorch：以灵活性和可扩展性著称，是深度学习领域的热门选择。 Caffe：由Berkeley维护，支持Java、Python、Scala和R等语言，是一个功能强大的深度学习框架。 多样化内容
常见应用领域：深度学习被广泛应用于图像识别、自动驾驶、语音合成、自然语言处理等领域。 常用的深度学习代码库：包括TensorFlow、PyTorch、Caffe等框架，满足不同开发需求。 新闻
深度学习新闻聚合：关注深度学习领域的最新研究进展和创业动态。 其他资源
CV和NLP的深度学习应用：提供了与计算机视觉和自然语言处理相关的论文和代码。 GitHub项目：包括深度学习相关的开源项目，例如简单的CNN实现。 通过这些资源，读者可以系统地学习和研究深度学习的各个方面。
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