深度学习是计算机科学领域中的一个重要分支，它让机器能够通过数据和算法来学习，从而实现更高级的智能。对于想要学习深度学习的计算机爱好者或者专业人士来说，获取高质量的资源和指南是至关重要的。本文将详细介绍一些免费的深度学习计算机资源，帮助您免费畅读，开启深度学习之旅。

第一节：免费在线课程

1. Coursera

Coursera 提供了众多由世界顶级大学和机构提供的深度学习课程。以下是一些推荐的免费课程：

  • “Deep Learning Specialization”：由 Andrew Ng（吴恩达）教授主讲，涵盖深度学习的理论基础和实际应用。
  • “Machine Learning”：同样是 Andrew Ng 主讲，是机器学习领域的经典课程，为深入学习深度学习打下坚实的基础。

2. edX

edX 是一个在线学习平台，提供了来自哈佛大学、麻省理工学院等顶尖大学的免费课程。

  • “Deep Learning with Python”：由 Andrew Ng 和 David Warde-Farley 联合授课，深入讲解了深度学习的理论和实践。

3. fast.ai

fast.ai 提供了一系列关于深度学习的免费课程和教程，非常适合初学者。

  • “Practical Deep Learning for Coders”：这个课程非常适合编程初学者，从基础开始，逐步深入到深度学习的高级主题。

第二节：免费电子书

1. 《深度学习》（Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville 著）

这本书是深度学习领域的经典之作，尽管它是付费的，但许多读者分享了电子版的下载链接。

2. 《Neural Networks and Deep Learning》（邱锡鹏 著）

这是一本中文电子书，详细介绍了神经网络和深度学习的基本概念和原理。

3. 《Deep Learning with PyTorch》（Adam Geitgey 著）

这本书专注于使用 PyTorch 框架进行深度学习，是学习 PyTorch 的好资源。

第三节：免费论文和文章

1. arXiv

arXiv 是一个包含物理学、数学、计算机科学等领域的预印本论文的数据库。许多深度学习的最新研究都可以在这里找到。

2. JMLR（Journal of Machine Learning Research）

JMLR 是机器学习领域的一份高质量期刊，其中许多文章都是免费阅读的。

3. Medium 和 Towards Data Science

这些平台上的文章通常都是关于深度学习的前沿技术和实践分享，非常适合保持知识更新。

第四节：免费软件和工具

1. TensorFlow

TensorFlow 是由 Google 开发的一个开源深度学习框架，适合初学者和专业人士。

2. PyTorch

PyTorch 是由 Facebook AI Research 开发的一个开源深度学习框架，以其灵活性和易用性而受到欢迎。

3. Keras

Keras 是一个高级神经网络 API，可以运行在 TensorFlow、Theano 或 CNTK 后端。

第五节：总结

深度学习领域中的免费资源非常丰富，通过以上提供的指南，您可以在不花费一分钱的情况下，系统地学习和掌握深度学习的知识和技能。祝您学习愉快！