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9 月份，亚马逊AWS首席科学家李沐博士开始了《动手学深度学习》课程的第一课，想要结合实践来介绍深度学习。历时 5 个月，这门课程的第一季已经结束，共讲了 19 课。李沐博士对此系列视频进行了整理，有需求的同学可通过以下视频学习。
视频链接：https://discuss.gluon.ai/t/topic/753
课程简介
该系列课程是MXNet 团队联合将门创投，开设的一门零基础、着重动手实践的深度学习在线直播课程。课程内容将基于李沐等人的开源教程《动手学深度学习》(英文版为 Deep Learning - The Straight Dope)，并使用 Apache MXNet 的最新前端 Gluon 作为开发工具，在动手实践的过程中学会使用简单易读的代码写出产品级的应用。
《动手学深度学习》中文文档地址：http://zh.gluon.ai/
课程大纲
- 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
- 第八课：物体检测·续
- 第九课：物体检测·再续
- 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
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