目前，深度学习已经成为数据科学领域最热门的技能。我们可以通过大量的文章、课程等资源来入门深度学习，但想要在深度学习中取胜并不容易。一个简单的东西，应用太多了，不可能在短时间内全部学会，即使有人会，也不可能在短时间内精通今天，我们就和大家一起盘点一下更流行的深度学习资源/课程，可以帮助您提高深度学习技能。1.Coursera上的Deepelearning.ai本课程主要由AndrewNg教授授课，他是当今机器学习/深度学习/人工智能领域最多产的人物之一。他的课程和教学风格吸引了数百万人。该专业包括5门课程：DeepNetworksandDeepLearning,ImprovingDeepNeuralNetworks:HyperparameterTuning,Regularization,andOptimizationAssignments,StructuredMachineLearningProjects,ConvolutionalNeuralNetworks,SequenceModels，本课程是针对开发人员的非技术课程没有技术背景。课程地址：https://www.coursera.org/specializations/deep-learning2。IBM在Coursera上学习人工智能课程。做技术的都知道IBM。他们是最早的技术创新者之一。有人说IBM是SQL的最伟大发明者，本课程涵盖以下内容：深度学习的基本概念，包括用于监督和非监督学习的各种神经网络。使用Keras、PyTorch和Tensorflow等流行的深度学习库解决行业问题。构建、训练和部署不同类型的深度架构，包括卷积网络、循环网络和自动编码器。深度学习在现实场景中的应用，例如对象识别和计算机视觉、图像和视频处理、文本分析、自然语言处理、推荐系统和其他类型的分类器。注：本课程需要付费课程地址：https://www.edx.org/professional-certificate/ibm-deep-learning3。Udacity的人工智能学院Udacity提供一系列关于机器学习开发/深度学习/人工智能等的课程。有些课程也是免费的，Udacity专注于提供与技术相关的工作或技能，除了数据科学和人工智能，他们还有网页开发、移动开发、软件开发方面的课程，这是一个很好的资源来帮助你获得更多的互补技能。课程地址：https://www.udacity.com/school-of-ai4。麻省理工学院深度学习课程对于那些对STEM感兴趣的人来说，麻省理工学院(MIT)是最著名的理工学院之一。麻省理工学院培养了许多伟大的创新者，其中包括诺贝尔奖获得者。本网站是LexFridman讲授的关于深度学习、深度强化学习、自动驾驶和人工智能的麻省理工学院课程和讲座的合集。该网站提供视频教程、代码等。课程地址：https://deeplearning.mit.edu5。MicrosoftAIScool微软也提供了一个人工智能学校，里面也包含了一个人工智能程序，不管你是对AI完全陌生还是经验丰富的专业人士，这门课程都适合你，因为你可以根据自己的情况制定适合自己的学习路线你自己的能力。课程地址：https://aischool.microsoft.com/en-us/home
