Нейронные сети и глубинное обучение

• Лекции по искусственным нейронным сетям — К. В. Воронцов (pdf)
• Нейронные сети от Института Биоинформатики
• Искусственный интеллект и машинное обучение (лекции) — приятные и качественные лекции по широкому набору тем. Один из немногих из источников на русском языке
• Neural Networks for Machine Learning (Geoffrey Hinton, University of Toronto). 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
• Neural Networks and Deep Learning (github repo))
• CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (Stanford University)
  • :octocat: CS231n (github repo))
• Tensorflow Neural Network Playground – игрушечные нейросети в браузере
  • :octocat: TensorFlow Playground (github repo))
• awesome-rnn – awesome recurrent neural networks
• nmn2 – dynamically predicted neural network structures for multi-domain question answering
• Nervana's Deep Learning Course

Deep Learning

• A great list of deep learning resources
• Deep Learning - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville (2016)
• Deep Learning (by Google)
• Deep Learning (Oxford, 2015, videos)
• Machine Learning (Oxford, 2016-2017)
• 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 Papers by task
• A Deep Learning toolkit for Computer Vision
• Deep Learning Tutorials
• dl-docker – an all-in-one Docker image for deep learning (Contains all the popular DL frameworks (TensorFlow, Theano, Torch, Caffe, etc.))
• FloydHub – a Platform-as-a-Service for training and deploying your deep learning models in the cloud (Heroku for DL)
• Материалы от NVIDIA:
  • Self-Study Courses for Deep Learning
  • Online Self-Paced Labs
• deep-rl-tensorflow – TensorFlow 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
• Deep Learning Papers Reading Roadmap
• Learning Python in Deep (videos)
• Practical Deep Learning For Coders
• Глубинное обучение (курс лекций)
• Deep Learning (Лемпицкий, ШАД/Yandex SDA, 2017)
• DL Course Materials - часть материалов курса Лемпицкого
• MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning – A 1-week extensive survey of deep learning methods and applications
• Deep Learning Study Group
• Deep Natural Language Processing (Oxford, 2017)
• CS 20SI: Tensorflow for Deep Learning Research (Stanford)
• CS 294: Deep Reinforcement Learning (Spring 2017)
• TensorFire: Blazing fast in-browser neural networks
• Deep Learning Specialization (Andrew Ng)
• SotA-CV — A repository of state-of-the-art deep learning methods in computer vision