不過在保持學習姿式的時候，方向要正，不能以戰術上勤奮掩蓋戰略上的懶惰，其中數學要學好，特別是對於人工智能/機器學習/深度學習來講，如今打下的數學基礎或許會令你未來身價暴漲十倍！html
深度學習做爲機器學習與人工智能的子集，興起稍晚，卻使得機器學習可以實現衆多的應用，並拓展了人工智能的領域範圍。git
對於深度學習來講，機率統計、微積分、線性代數等是基礎課程，雖然算不上深奧，可是必須打好基礎。github
-
機率統計。機率統計是許多科學和工程的基礎工具，能夠告訴咱們怎麼推論。算法
-
微積分。深度學習中出現較多的一個概念就是梯度，須要依賴微積分的數學基礎。網絡
-
線性代數。又一基礎性課程，可用於主成分分析、SVD分解等。app
固然，隨着研究的深刻，對數學技能的要求也會大同小異，須要根據具體應用進行延展。在此整理了一些深度學習數學基礎的學習資源（包括專業書、在線課程等），你們能夠各取所需：機器學習
深度學習數學基礎教材工具
《Deep Learning》——Ian Goodfellow學習
這本書被奉爲 AI 新聖經，由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 三位大牛合著，主要介紹了基礎數學知識、機器學習經驗以及現階段深度學習的理論和發展，獲得不少朋友力薦。網站
這本書中文版今年7月剛剛上市，在github上也能找到電子版，連接地址：
exacity/deeplearningbook-chinese
或者直接上度娘搜索：deeplearningbook-chinese
《統計學習方法》——李航
李航所著《統計學習方法》也是一本很好的入門教材。這本書經過數學建模，通俗地講解了各類機器學習算法的實現。
在這裏附上PDF版本地址，你們能夠下載查看：
http://vdisk.weibo.com/s/vfFpMc1YgPOr
另外附上一些網上免費的數學參考書：
在線數學教材彙總
http://people.math.gatech.edu/~cain/textbooks/onlinebooks.html
免費數學教材
http://www.openculture.com/free-math-textbooks
開放教材圖書館
https://open.umn.edu/opentextbooks/SearchResults.aspx?subjectAreaId=7
MIT在線教材
https://ocw.mit.edu/courses/online-textbooks/#mathematics
美國數學研究所認證教材
https://aimath.org/textbooks/approved-textbooks/
深度學習數學在線課程
在教材以外，也有一些不錯的網上公開課，能夠聽聽這些視頻課程鞏固提升，好比麻省理工公開課中的線性代數免費課程：
http://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1003649037
經過上述課程，能夠了解矩陣理論及線性代數的基本知識，包括方程組、向量空間、行列式、特徵值、類似矩陣及正定矩陣。
有了必定的數學基礎，才能進一步學習相關課程，好比深度學習大牛吳恩達在網易雲課堂發佈的一系列免費課程，也能夠好好刷一下：
http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
這些課程由 deeplearning.ai 出品，並有中英文對照字幕，讓你在瞭解豐富的人工智能應用案例的同時，學會在實踐中搭建出先進的神經網絡模型。目前神經網絡和深度學習、改造深層神經網絡以及結構化機器學習項目已經開課。
此外，github上也有同窗整理了關於深度學習的資料，經過書籍、論文、網站等展示了深度學習領域最新的的進展、應用等，乾貨不少、質量很高，值得花些時間閱讀和學習一下：
https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning#free-online-books
在這個秋高氣爽的讀書好時節，若是能夠利用好時間與資源，相信在深度學習上也能實現大豐收。