在工程领域，机器学习的应用并不如想象中多，而深度学习每天都在改变生活。入门深度学习的好课不仅让你了解技术领域的前沿，还能帮助你提升求职竞争力。
Creative Applications of Deep Learning with TensorFlow
这门课程会为你介绍 deep learning，让你能够构建最先进的人工智能算法。其中包含最基本的深度学习知识（基础课），包括什么是深度学习？算法如何工作？如何编写程序构建卷积神经网络，变分自动编码器，生成对抗网络，递归神经网络。本课程不仅带你构建算法，还会深入研究充满创意的应用。
Neural Networks for Machine Learning
语音和对象识别，图像分割，建模语言和人体运动等领域都会用到机器学习和神经网络。本课程会带你了解这些应用所需的基本算法，以及实现他们所需的良好技巧。这门课需要一定的微积分知识及 Python 编程基础。
CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing
这是一门关于自然语言处理的进阶课程。需要你具备一定的概率论，线性代数和连续数学的基础，了解基本的机器学习模型，编程熟练，但不需要具备语言学的知识。你将会学到一系列神经网络模型，能够优化模型算法，了解如何用这些算法构建最先进的 NLP 系统，了解应用过程中可能出现的硬件问题，最终实现和评估 NLP 常见的神经网络模型。
Deep Learning A-Z™: Hands-On Artificial Neural Networks
学习使用 Python 构建深度学习算法（偏向实践领域）。课程分为两部分：监督学习和无监督学习。每个部分会为你介绍 3 种不同的算法。专注于深度学习背后的直观理解，而不只是冰冷的数学推导和程序。课程的实战项目基于真实世界的数据集，目的是解决实际问题。