这个部分的学习结束之后，你就能明白机器/深度学习的许多概念。最后推荐阅读Christopher Olah的博客，很有意思。
传送门：http://colah.github.io/
Part 2：涉足深度学习（1个月）
开始研究深度学习之前，最好重温一下大学数学。Ian Goodfellow传奇般的“花书”《深度学习》，简明扼要的概括了大部分重要主题。
建议大家尽可能深入地阅读线性代数、概率、信息理论的章节。每当读论文遇到深度学习概念时，都可以在书中找到参考。
以及，这本书有在线的版本。
例如英文版在此：
https://github.com/janishar/mit-deep-learning-book-pdf/blob/master/complete-book-bookmarked-pdf/deeplearningbook.pdf 。
而中文翻译版本在此：
https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese
关于深度学习的在线资料有很多，你可能会挑花了眼。
再一次，我觉得最好的选择，还是听吴恩达的《深度学习专项系列课程（Deep Learning Specialization）》。
Coursera传送门：
https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
网易云课堂的传送门：
https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm/
这门课程包括五大章节。其实不是免费的，你可以按照50美元/月购买。当然，如果你负担不起，还能申请“助学金”。申请时请详细阐明理由，处理的时间大概需要15天左右。
当然不付费，大部分内容都是可以看的。以及视频的部分，在很多地方也能免费收看。
这五门课程主要讲的是：
1、神经网络和深度学习（4周）
2、改善深度神经网络（3周）
3、结构化机器学习项目（2周）
4、卷积神经网络（4周）
5、序列模型（3周）
