由于在图像识别和计算机视觉等方面的出色表现，深度学习受到人们的广泛关注。现在整理一些关于深度学习的资源与教程。

一、数学基础

作为机器学习的一个分支，如果想透彻的了解和学习深度学习，扎实的数学基础是比不可少的。深度学习主要用到的数学知识包括线性代数，数理统计等知识。这里推荐网易公开课的一门课程。
1、麻省理工公开课：线性代数
地址：http://open.163.com/special/opencourse/daishu.html
2、微积分、概率论基本数学课程
这些课程是可汗学院的，可以免费观看
地址：https://www.khanacademy.org/math
3、统计学入门：基于数据进行决策
注册一个账号，就可以观看
地址：https://cn.udacity.com/course/intro-to-statistics–st101

二、编程基础

深度学习毕竟偏应用，所以良好的编程基础是必不可少的，python目前使用十分广泛，好多深度学习的工程和框架都支持python。网上有许多python的教程，在这里建议以下2个。
1、Python基础教程
这个教程挺有意思，但是要收费
地址：https://www.datacamp.com/community/open-courses/introduction-to-python-machine-learning-with-analytics-vidhya-hackathons#gs.null
2、Python教程
该教程免费
地址：http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000
三、工欲善其事必先利其器–配置深度学习机器