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  • 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
  • 第十九课:应用seq2seq和注意力机制:机器翻译
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