我愛學習，學習使我快樂～
現在網路上有大量深度學習線上課程，Edgy Lab 為大家找到了 10 大免費課程，幫助大家自學，助力職業生涯。他們研究了頂尖大學和技術公司開設的深度學習 MOOC 課程，包括針對初級、中級和高階學習者的課程，覆蓋深度學習的大部分概念（從最基礎的到最前沿）。不過這些課程都需要一些先決條件：瞭解數學基礎知識、知道如何使用 GitHub 庫，以及掌握程式語言，如 Python。以下是課程列表。
1. 深度學習（Deep Learning by Google）
谷歌在線上課程平臺 Udacity 上釋出了深度學習專門課程，地址：https://www.udacity.com/course/deep-learning—ud730。
該課程持續 12 周，適合中級開發者，講授深度學習的多方面知識，如如何構建和優化深度神經網路。該課程由谷歌首席科學家、谷歌大腦團隊技術負責人 Vincent Vanhoucke 開發。
2. 神經網路和深度學習（Neural Networks and Deep Learning）
這門課程由史丹佛大學和 deeplearning.ai 開設，授課人為史丹佛大學教授、Coursera 創始人吳恩達，課程通過 Class Central 和 Coursera 平臺釋出。
- Class Central：https://www.class-central.com/mooc/9058/coursera-neural-networks-and-deep-learning?utm_source=quartz&utm_medium=web&utm_campaign=new_courses_october
- Coursera：https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning
這門課程主要講授深度學習的基礎知識。課程結束時，你將掌握如何構建、訓練和管理深度神經網路，以及如何在自己的專案中使用深度神經網路。
3. 演算法：設計和分析（Algorithms: Design and Analysis）
演算法是深度學習和電腦科學的核心，這門史丹佛大學開設的課程將帶你瞭解演算法。
這門課程適合有點程式設計經驗的學習者，課程第一部分講述「Big-oh」符號、資料排序和搜尋、分治法（divide and conquer method）、隨機演算法、資料結構和圖基元。
學習完第一部分之後，可以註冊學習第二部分，更深入地學習演算法。
4. 機器學習（Machine Learning）
這門課程持續 14 周，每週 8-10 小時，由佐治亞理工學院開設。
這門課講授監督和無監督機器學習、隨機搜尋演算法、貝葉斯學習方法、強化學習和其他機器學習概念。
5. 改善深度神經網路（Improving Deep Neural Networks）
這是史丹佛大學和 deeplearning.ai 開設的另一門 MOOC 課程，為期 3 周。這門課程講授深度神經網路的超引數調整、正則化和效能優化。
課程免費，不過如需證照需要付費。
6. 深度學習講座（Deep Learning Lecture）
Nando de Freitas 是英屬哥倫比亞大學的機器學習教授。Freitas 在 YouTube 上釋出了一系列深度學習講課視訊，地址：https://www.youtube.com/playlist?list=PLE6Wd9FR—EfW8dtjAuPoTuPcqmOV53Fu。現有不同長度的 16 個視訊。
他還發布了一系列適合本科生的機器學習講課視訊，共 33 個。地址：https://www.youtube.com/playlist?list=PLE6Wd9FR—Ecf_5nCbnSQMHqORpiChfJf。
7. 機器學習神經網路（Neural Networks for Machine Learning）
這門課程由多倫多大學開設，適合具備 Python 基礎知識的中級學習者。
通過 16 周的學習，你可以瞭解深度神經網路及其應用，如語音識別、目標識別、影像分割等。
本課程可免費學習，證照需付費。
8. TensorFlow 上的深度學習創新應用（Creative Applications of Deep Learning with TensorFlow）
這門課程在 Kadenze Academy 平臺釋出，講授構建不同演算法所需基礎知識，演算法包括：深度卷積神經網路、變分自編碼器、生成對抗網路和迴圈神經網路。
瞭解如何構建深度學習網路之後，你可以進一步學習該課程，瞭解創新應用。
9. 深度學習簡介（Introduction to Deep Learning）
這門課程由 MIT 釋出，為期一週。該課程介紹深度學習技術及其部分行業應用，講授內容包括翻譯演算法、影像識別、目標識別、博弈等。
10. 自動駕駛汽車中的深度學習（Deep Learning for Self-Driving Cars）
這門課程也由 MIT 開設，專注於自動駕駛。這門課程適合初學者，不過對高階學習者也有用處，介紹了自動駕駛汽車和半自動駕駛汽車中的深度學習系統。
這門課有 5 個視訊講座，每個視訊講解一個自動駕駛汽車中的深度學習方法。