[大数据/人工智能]MxNet-动手学深度学习
课程目录』第一课：从上手到多类分类
第二课：过拟合、多层感知机、GPU和卷积神经网络
第三课：深度卷积网络，如何使用Gluon，以及核武器购买指南
第四课：BatchNorm，更深的卷积神经网络，图片增强和新的Kaggle练习
第五课：Gluon高级和优化算法基础
第六课：优化算法高级和计算机视觉
第七课：物体检测1
第八课：物体检测2
第九课：物体检测3
第十课：语义分割
第十一课：样式迁移
第十二课：循环神经网络
第十三课 正向传播、反向传播和通过时间反向传播
第十四课：实现、训练和应用循环神经网络
第十五课：门控循环单元（GRU）、长短期记忆（LSTM）、多层循环神经网络以及Gluon实现
第十六课：词向量（word2vec）
第十七课：GloVe、fastText和使用预训练的词向量
第十八课：seq2seq（编码器和解码器）和注意力机制
[第一季完结] 第十九课：应用seq2seq和注意力机制：机器翻译
链接: https://pan.baidu.com/s/1ZkugcU1WtDt3aPRoUIUqcQ
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【李沐大神】最新动手学深度学习MXNet MxNet-动手学深度学习 [修改]
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