深度学习的入门体系其实挺丰富的，尤其你要是搞前端又想跨界试试 AI，这波资源还蛮值得收藏的。像神经网络和集成学习的代码都能直接拿来跑，配套的课程也挺系统的，适合动手党。

MATLAB 的神经网络示例代码就比较适合有点工程基础的同学，代码风格清晰，像DNNE 学习算法这种也能学到模型怎么组合。嗯，用来跑实验还是挺顺手的。

另外，神经网络和机器学习的框架对比这部分内容也不错，讲了传统机器学习和深度模型的区别，比如监督学习里你是手动提特征，而深度学习更多是“端到端”，模型自己学特征。

还有一个亮点是资源里的开源数据集整理，适合你自己做实验或者改模型。数据类型多，文本、图像啥的都有。

如果你想试试更轻量的框架，比如用 R 或 Matlab 直接建一个神经网络回归模型，文末那个深度学习库清单就挺方便的，一下子能省不少时间。

吧，如果你是想边看边练、顺手跑个模型，这些资源蛮全的。尤其你要是做可视化或者产品 demo，直接用这些代码改改，出活也快。

如果你是前端转 AI，建议先把机器学习与深度学习区别这篇看看，配合几个 Matlab 项目练练手，思路会清楚多。