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1.【适合深度学习入门的五个在线课程】《Learning Deep Learning: The “Basic Five” – Five Beginner Classes on Deep Learning》by Arthur Chan

http://thegrandjanitor.com/2017/05/13/learning-deep-learning-the-basic-five-five-beginner-course-on-deep-learning/

pdf：https://pan.baidu.com/s/1pK8cvhD

@爱可可-爱生活

2.清华大学朱军博士：可扩展的贝叶斯方法与深度生成模型

http://www.leiphone.com/news/201703/cUbfLxKPgy7ecqku.html

By 雷锋网

3.我们整理了最近几年有关网络表示学习（network representation learning/network embedding）比较有代表性的论文列表及其代码，后续也会持续在github上更新该列表。想要了解网络表示学习工作的同学可以参考。

https://github.com/thunlp/NRLpapers

@涂存超

4.OpenAI发布基于Bullet物理引擎集成Gym的机器人仿真开发环境Roboschool】“Roboschool: robot simulation envs integrated with OpenAI Gym, based on Bullet instead of MuJoCo” 

https://blog.openai.com/roboschool/

@爱可可-爱生活

5.自然语言处理中的知识获取问题

http://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404107974514721213#_0

@CCF通讯

6.技能 | 如何开始深度学习？这里有一份完整的攻略

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI0ODcxODk5OA==&mid=2247485456&idx=1&sn=f1650723dbbe72ee1b87fd91ca3e177a

@AI100

（PS：点击阅读原文直接打开链接，查看更多精彩内容）

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