深度学习（deeplearing）(5月)
第一部分 应用数学与机器学习基础（5.1-5.10）
简介：机器学习模型在数学就是解决代价函数的最优化问题
学习笔记一 线性代数与概率论
学习笔记二 数值计算
学习笔记三 机器学习基础
第二部分 深层网络：现代实践
简介：现代深度学习为监督学习提供了一个强大的框架
学习笔记四 深度前馈网络
学习笔记五 深度学习中的正则化
学习笔记六 深度模型中的优化
学习笔记七 卷积网络
学习笔记八 序列建模：循环和递归网络
学习笔记九 实践方法论
应用
第三部分 深度学习研究（属于研究型，可以有针对性的学习）
学习笔记十 线性因子模型