- Лекции по искусственным нейронным сетям — К. В. Воронцов;
- Нейронные сети на stepic — теоретические и практические основы искусственных нейронных сетей от Института Биоинформатики;
- Искусственный интеллект и машинное обучение — приятные и качественные лекции по широкому набору тем. Один из немногих из источников на русском языке;
- Neural Networks for Machine Learning. Цитата: «Я уже использовал фразу "живая легенда" и теперь испытываю сложности, поскольку как-то иначе охарактеризовать Джеффри Хинтона (человека, стоящего у истоков современных подходов к обучению нейросетей с помощью алгоритма обратного распространения ошибки) сложно. Курс у него получился отличный»;
- Neural Networks and Deep Learning – бесплатная онлайн-книга по нейросетям и глубинному обучению (
repo on github); - CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition ( repo on github). During the 10-week course, students will learn to implement, train and debug their own neural networks and gain a detailed understanding of cutting-edge research in computer vision;
- Tensorflow — Neural Network Playground – игрушечные нейросети в браузере ( исходный код);
- awesome-rnn – awesome recurrent neural networks;
- nmn2 – dynamically predicted neural network structures for multi-domain question answering;
- Nervana's Deep Learning Course.
- Caffe – a fast open framework for deep learning;
- Deep Learning - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville (2016);
- Deep Learning от Google — короткий курс для продвинутых. Основное внимание уделяется библиотеке для глубинного обучения TensorFlow;
- Deep Learning at Oxford (2015) – a YouTube playlist with lectures (read more);
- awesome-deep-vision – a curated list of deep learning resources for computer vision;
- awesome-deep-learning-papers – a curated list of the most cited deep learning papers (since 2010);
- Deep Learning Tutorials – notes and code;
- dl-docker – an all-in-one Docker image for deep learning. Contains all the popular DL frameworks (TensorFlow, Theano, Torch, Caffe, etc.);
- Self-Study Courses for Deep Learning от NVDIA — self-paced classes for deep learning that feature interactive lectures, hands-on exercises, and recordings of the office hours Q&A with instructors. You’ll learn everything you need to design, train, and integrate neural network-powered artificial intelligence into your applications with widely used open-source frameworks and NVIDIA software. During the hands-on exercises, you will use GPUs and deep learning software in the cloud;
- deep-rl-tensorflow - ensorFlow implementation of Deep Reinforcement Learning papers;
- TensorFlow 101 – Tensorflow tutorials;
- Introduction to Deep Learning for Image Recognition – this notebook accompanies the Introduction to Deep Learning for Image Recognition workshop to explain the core concepts of deep learning with emphasis on classifying images as the application;
- Много книг по NLP (Natural Language Processing);
- Natural Language Processing – курс от Stanford University на Coursera;
- Introduction to Natural Language Processing;
- Natural Language Processing – курс от Columbia University;
- Introduction to Deep Learning for Natural Language Processing.