- 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)
- Tensorflow Neural Network Playground – игрушечные нейросети в браузере
- awesome-rnn – awesome recurrent neural networks
- nmn2 – dynamically predicted neural network structures for multi-domain question answering
- Nervana's Deep Learning Course
- 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:
- 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