课程介绍：
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。
课程目录：
第01课 从上手到多类分类
第02课 过拟合、多层感知机、GPU和卷积神经网络
第03课 卷积神经网络，如何使用Gluon，以及核武器购买指南
第04课 BatchNorm，更深的卷积神经网络，图片增强和新的Ka
第05课 Gluon高级和优化算法基础
第06课 优化算法高级和计算机视觉
第07课 物体检测
第08课 语义分割
第09课 样式迁移
第10课 循环神经网络
第11课 正向传播、反向传播和通过时间反向传播
第12课 实现、训练和应用循环神经网络
第13课 门控循环单元（GRU）长短期记忆（LSTM）多层循环神经
第14课 词向量（word2vec)
第15课 GloVe、fastText和使用预训练的词向量
第16课 seq2seq（编码器和解码器）和注意力机制
第17课 应用seq2seq和注意力机制：机器翻译
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