CSDN

有道精品課

騰訊課堂

網易雲課堂

愛奇藝知識

b站

兩種方法：第1種，我一般在大眾論壇上面下載資料。第2種直接在淘寶上面購買相應的資料。我更傾向於第2種，花一點小錢，省得很多麻煩。[呲牙]

餘秋雨先生說，在閒暇時，不管你在碼頭、在田間、地頭，當你靜靜的讀一本書的時候，你的格調將從此不同！

首先，深度學習要來自於你生命深度的自覺！你自覺想學，什麼地點，什麼時候都不是問題，毛主席在喧鬧街市，依然可以旁若無人的學習；渴望考研成功的人，在昏暗的宿舍樓樓梯拐角處，依然可以學習！

其次，深度的學習，來自你生命深處濃厚的興趣！

第三，現在公園，圖書館，博物館，朗誦者協會，會館，都是不錯的深度學習的地方！

要想學習深度學習，需要有以下步驟:

一方面，掌握深度學習預備知識。學習基礎數學知識和Python基礎知識。

另一方面，掌握深度學習核心知識。學習神經網路、卷積神經網路的相關知識。

推薦文章:《1天搞懂深度學習》

中公優就業跟中科院合作推出了一款深度學習方面的課程，如果你想學的話，可以去中公的網站上了解一下，總的拉私活還是很不錯的，聽說是中科院的老師全程授課，質量還是很高的

優就業深度學習即將開課，

講師都是中科院的教授們，課程全是乾貨

最近優就業有推出深度學習的課程，是和中科院合作的，課程質量特別高，而且還會送Python的基礎課，你可以去了解一下

你或許有興趣學習更多深度學習研究方面的知識，但卻又從未有機會在實驗室裡工作。你或許剛剛結束了一門線上課程或者訓練營，又或許你僅僅是好奇該領域內的最新進展。那麼你該從哪兒開始呢？

1.閱讀文獻

該領域內最重要的尚未解決的問題有哪些？

研究結論在什麼時候有用？為什麼有用？

研究有什麼侷限性？

有沒有哪些洞見能被推廣到其它領域？

為什麼其中有些思想影響廣泛而另一些則比較平庸？

至少在深度學習領域內，既有注重理論的論文，也有注重應用的論文。由於你大概是為了興趣和工作而來的，就這一點講，從應用型的開始讀可能更為容易，因為這類文獻的影響會更加具體。

不論你以前是否讀過論文，回顧一下閱讀論文的流程都能有點用處。首先要從緒論讀起，而不是摘要。通常情況下，摘要可能會讓你對論文裡真正表述的內容見解偏頗。要確保你對整體圖景有所理解，並且知道這篇論文是如何融入相關研究領域的。要辨別出研究背景的關鍵點，明確研究背後的問題，然後找出研究中所用的方案。

這樣，你就可能想去讀論文全文了，要密切注意研究的方法和結論。想辦法讓結論和摘要回過頭來與你對論文的思考聯絡起來，然後去找一找其他人對論文的看法。這最後一步不是必選，因為你手上可能沒法馬上就拿到文獻評論，但這一步可以幫你瞭解作者的同僚是否支援論文的結論。

2.篩選論文

以頂級學術會議為基準，收集多個研究領域的年度文獻。比如，其中就有獲得過AAAI“傑出論文獎”和ICML“優秀論文獎”的論文，二者分別是AI和機器學習領域的頂級會議。

找一份以圖形解釋機器學習研究的線上刊物。該刊物是以更加透明化和圖形化地進行研究交流為目的而創立的，其擁有可互動的小模組，程式碼段，還有嵌入論文內的動畫。

3.結語

世上已發表的論文是你絕對讀也讀不完的，所以確保你讀的論文讓你有興趣或者對工作有幫助便是一項挑戰。如果你已經在相關領域工作，有了一些同事，那不妨向他們尋求推薦的文獻。假如沒有，那要是有機會參加座談會和演講的話，要去查一查發言人中有沒有人可能具有與你的工作相關的洞見。

建議你找專業的培訓機構系統化的學習，這個課程，我朋友前幾天有在中公教育的IT優就業瞭解，是人工智慧領域相對比較難得課程學習，自學的基本不太可能學好找到工作，中公教育最近他們和中科院自動化研究所共同開發了這個課程，上課老師聽說都是中科院的，中科院的老師還是很牛的畢竟是國家的研究所，權威性很高的，課程質量啥得肯定沒問題，我朋友有試聽幾節課還不錯，你可以去了解下，他們中公有IT官網的，上面就可以諮詢。

推薦一下中公教育的深度學習直播課。課程由中科院自動化所人工智慧專家傾力研發，將從實際的科研工程專案中，擷取8個典型任務，帶領學員體驗系統架構設計、關鍵演算法選取、核心模組開發、識別效果測試等實際專案建設的全流程，並重點掌握核心AI模組的開發環節，使學員在結業後能夠直接上手從事技術崗位工作，無需二次熟悉。