Practical Deep Learning for Coders
fast.ai — 自顶向下的实战派
Jeremy Howard 的免费深度学习课。不先讲数学，而是先用代码跑出结果，再回头理解原理。覆盖 CV、NLP、表格数据、协同过滤、生成模型。7 节课带你从零到部署。
最实战的 DL 课程——第一节课就训练一个图像分类器
Deep Learning Specialization
DeepLearning.AI 五课系列
Andrew Ng 的深度学习系列。五门课覆盖：神经网络基础、超参数调优、结构化 ML 项目、CNN、RNN/Transformer。Coursera 上评分最高的 DL 课程。
NYU Advanced Deep Learning
Yann LeCun & Alfredo Canziani
NYU 研究生级别 DL 课。Yann LeCun 亲自讲授自监督学习、能量模型等前沿内容。Alfredo 负责将复杂理论讲清楚。配套 YouTube 视频和 Jupyter 笔记本。
LeCun 亲授——自监督学习和能量模型的前沿视角
The Illustrated Transformer
Jay Alammar — 最直观的 Transformer 解析
用精美图解一步步拆解 Transformer 架构。从注意力机制到编码器-解码器结构，每步都有可视化。被引用超过 10 万次的经典博文。
Deep Learning
Goodfellow — DL 领域圣经
Ian Goodfellow 等人的经典教材。分三部分：数学基础、DL 实践、前沿研究。覆盖 CNN、RNN、GAN、VAE、注意力机制等。免费在线阅读。
CS231n: Deep Learning for Computer Vision
Stanford CV 经典课
Stanford 的计算机视觉深度学习课。从 CNN 基础到目标检测、图像分割、生成模型。课程作业设计精妙，是理解 CV 的最佳系统课程。
CS224n: NLP with Deep Learning
Stanford NLP 经典课
Stanford NLP 深度学习课。从词向量到 Transformer，覆盖命名实体识别、情感分析、机器翻译、问答系统。配套编程作业使用 PyTorch。