推薦框架：tensorflow
Python IDE推薦anaconda，下載地址：https://www.anaconda.com/download/
學習資料：
1、七月在線中文視頻課程：http://www.julyedu.com/video/play/39
賬號： 密碼： 大家請勿修改密碼
2、在線電子書Michael Nielsen：
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html
3、中文電子書：https://nndl.github.io/
4、斯坦福學習教程（自帶中文版）：
http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial，
5、google深度學習入門資料：https://www.bilibili.com/video/av4055334
6、中文blog：Deep Learning（深度學習）學習筆記整理
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360/
7、http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/14/2959138.html
8、簡易python快速入門視頻：http://www.bilibili.com/video/av5236569
9、tensorflow官網：https://www.tensorflow.org/ ，
10、官方API:https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/api_docs/index.html
11、2017斯坦福CS224n（七）tensorflow入門：https://www.bilibili.com/video/av11962075
12：Tensorflow實戰入門視頻教程：http://list.youku.com/albumlist/show/id_49381710.html
13、http://deeplearning.net/
說明：
i. 1-5為入門教程， 1、3、4為中文教程，2、5為英文教程，任選其一學習即可。推薦七月在線中文視頻課程，課程是中文課程，講解比較細致，比較適合對深度學習有一個整體的了解。
ii. Yoshua Bengio的入門書籍《Deep Learning》非常全面，講解基本都有詳細證明流程，考慮到上手的易于學習，沒有放進參考資料中，有需要的同學可以在線閱讀：http://www.deeplearningbook.org/
iii. 如果大家對神經網絡以及激活函數的一些基本原理的證明有探討的需求的話，可以找我索取paper，在有了整體的了解之后，如果需要了解更細節的網絡結構直接閱讀相應的網絡結構paper
iv. 6、7為中文blog，其中7是教程4的學習筆記，可以一起搭配學習
v. 8為python入門視頻，有一點點代碼基礎即可，沒有太多廢話，可以快速上手
vi. 9-12為tensoflow參考資料，官網9上有詳細的安裝教程，10為api，所有需要的接口直接在api中查對應的英文一般即可找到
vii. tensorflow官網可能被墻，在hosts中添加 64.233.188.121 www.tensorflow.org 然后刷新dns或者重啟電腦即可
viii. 安裝tensorflow gpu版本的同學注意，默認下載的最新版本tensorflow r0.13已經不支持cudnn5.0，需要安裝cudnn6.0，網站上還沒有更新
ix. 11是2017斯坦福CS224n中課程中的一節，主要介紹了tensorflow一些常用的函數接口，需要對深度學習有一定的了解之后觀看
x. 12是tensorflow的實際操作
xi. 13是一個DL的資料匯總，網站搜集了深度學習常見的閱讀材料，數據集和一些有意思的demos
