关于机器学习的建议
如果你是数学或者统计专业的学生
先把数学分析，高等代数，概率论，数理统计，多元统计分析修完
大概完成时间为大二
在这个过程中，学好C++ 和python
这个过程可能会阻碍很大一部分人进入该领域
不过你可以走一些捷径
比如 MIT 大佬写的 DeepLearning 的书
比如 UCB 大佬的公开课
来迅速 get 到这部分 knowledge
然后看周志华大大的西瓜书
根据周大大的建议，第一遍可以粗略地看，需要哪部分知识的时候再回头看
接着看一些应用
比如 Stanford 的课程
来检测你的学习
周志华大大的 机器学习 课程的PPT
我感觉是国内机器学习最好的一本书，深入浅出，真正大牛级别的人物
账号密码私戳吧，周大大不让随便外传
[NJU CS ML2018](http://lamda.nju.edu.cn/ml2018/handouts.htm
Stanford 吴恩达大佬的经典机器学习课程
Stanford Fei-Fei Li Andrej Karpathy 主要讲解CNN、RNN在图像领域的应用
CS231n:Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
一门用 DeepLearning 来做图像识别的课程
我本人超级喜欢这门课
讲义里面的配图很好
主要用 Python 和 C++ ，如果要学习这门课最好有一些编程基础
CNN for Visual Recognition
MIT 一位大牛写的 DeepLearning 的书
书的前几章介绍了一下基础的数学工具
对非数学专业的同学可能很有帮助
MIT DeepLearning
Richard Socher 主要讲解自然语言处理领域的各种深度学习模型
NLP
神经网络与深度学习的课程资料
https://nndl.github.io
在第十二届中国中文信息学会暑期学校暨中国中文信息学会《前沿技术讲习班》上的PPT
好像概括得很全面，不过可能是给大牛们讲的，本弱渣并不能看懂
http://nlp.fudan.edu.cn/xpqiu/slides/20170817-CIPS-ATT-DL.pdf
统计系Joan Bruna（Yann LeCun博士后） 以统计的角度讲解DL
本人不怎么需要掌握更多的统计知识，所以没看
http://joanbruna.github.io/stat212b/