怎么入门机器/深度学习？
回答这个问题，最先要考虑的问题是：你有多少时间？
准备用三个月入门，和想要一个月速成，肯定是截然不同的路径。当然我建议大家稳扎稳打，至少可以拿出五个月的时间来学好机器学习的基础知识。
基础很重要，知其所以然很重要。毕竟工具总在进步，每个月都会出现更好的深度学习技术，但基础知识是不变的。
如何用五个月时间入门？下面分三个部分，详细指南。（以及，如果你确实时间有限，最后还有一个速成指南）
五个月入门
Part 1：从机器学习开始（两个月）
最好的入门教程，就是吴恩达讲授的机器学习。吴恩达这套课程发布很久了，虽然有些地方稍微过时，但相信我，现在没有任何公开的课程，能比吴恩达讲得更好。真的，课程结束时我几乎哭了出来。
这个课程可以说适合任何水平的学生，当然，你最好还是得知道两个矩阵如何相乘，以及对编程有一些基本的了解。
这套课程可以前往Coursera学习，传送门：
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
也可以上网易公开课收看，传送门：
http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html
如果你有时间，一定要听完全部的课程。如果时间紧张，至少要听完前五节课程，后面的可以暂时跳过。
吴恩达的机器学习课程深入讲解了经典的机器学习模型，如线性回归、逻辑回归、神经网络、支持向量机、PCA、无监督学习等等。大部分重要概念，都以简单易懂的方式进行了介绍。
课程延伸
当你学习到第五节课，也就是开始讲述神经网络时，建议开始查看与课程平行的外部资料。比方3bule1brown推出的神经网络讲解视频。推荐必看。
YouTube传送门：
https://youtu.be/aircAruvnKk?list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi
或者可以前往B站查看：
http://space.bilibili.com/88461692/\#/
以及，我觉得吴恩达在讲神经网络时有点快，所以建议补充阅读一些资料。比如有关神经网络和深度学习的在线书籍，免费的就很好了。
作者Michael A. Nielsen以一种简单直观的方式，深入探究了神经网络的每个细节。建议阅读这本书的前两章，与吴恩达的课程并行。当你熟悉更多概念后，开始搞深度学习时，可以再看书中的其余部分。
如果你英文不好，这本《神经网络与深度学习》也有中文翻译版本，可以免费在线查看。
传送门在此：
https://tigerneil.gitbooks.io/neural-networks-and-deep-learning-zh/content/
Part 2：涉足深度学习（1个月）
例如英文版在此：
https://github.com/janishar/mit-deep-learning-book-pdf/blob/master/complete-book-bookmarked-pdf/deeplearningbook.pdf 。
而中文翻译版本在此：
https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese
Coursera传送门：
https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
网易云课堂的传送门：
https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm/
Part 3：深度学习上手练（两个月）
传送门在此：http://course.fast.ai/
CS231n，李飞飞等主讲。
官网传送门：http://cs231n.stanford.edu/
CS224n，目前是Richard Socher主讲。
官网传送门：http://web.stanford.edu/class/cs224n/
