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《动手学深度学习》《动手学深度学习》 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation2023年8月18日 · 【重磅升级， 新书榜第一】 第二版纸质书——《动手学深度学习（PyTorch版）》（黑白平装版） 已在 京东 、 当当 上架。安装我们需要配置一个环境来运行 Python、Jupyter Notebook、相关库以及运行本书 前言在实践中学习¶ 许多教科书教授一系列的主题，每一个都非常详细。例如，Chris 符号Table Of Contents 前言 安装 符号 1. 引言 2. 预备知识 2.1. 数据操作 2.2. 数据预处理 1. 引言1. 引言¶ 时至今日，人们常用的计算机程序几乎都是软件开发人员从零编写的。 比 2. 预备知识2. 预备知识¶ 要学习深度学习，首先需要先掌握一些基本技能。 所有机器学习方法 3. 线性神经网络3. 线性神经网络¶ 在介绍深度神经网络之前，我们需要了解神经网络训练的基础知 4. 多层感知机4. 多层感知机¶ 在本章中，我们将第一次介绍真正的深度网络。最简单的深度网络 5. 深度学习计算5. 深度学习计算¶ 除了庞大的数据集和强大的硬件， 优秀的软件工具在深度学习的 来自zh.d2l.ai的其他内容2.1. 获取和运行本书的代码 — 《动手学深度学习》 文档13.7. 单发多框检测（Ssd） — 动手学深度学习 2.0.0-beta1 Document7.1. 优化与深度学习 | 11.1. 优化和深度学习 — 动手学深度学习 2.0.0-b展开更多内容请查看https://zh.d2l.ai/
动手学深度学习课程深度学习基础. 3月20日. 课程安排. 深度学习介绍 安装 数据操作. 数据预处理. 3月21日. 线性 卷积神经网络. 4月24日. 模型构造. 参数管理. 自定义层. 读写文件. GPU. 4月25日. 长假无课. 计算机视觉. 5月29日 硬件 多GPU训练. 多GPU的简洁实现. 5月30日. 图像增广 微调 6月5日. 优化算法. 6月26日. Optimization Algorithms. Optimization and Deep Learning. Convexity. 循环神经网络. 7月4日. 序列模型. 文本预处理. 语言模型和数据集. 7月10日. 循环神经网络的 请在 courses.d2l.ai 查看完整列表更多内容请查看https://courses.d2l.ai/zh-v2/
《动手学深度学习》《动手学深度学习》：面向中文读者、能 2021年3月18日 · 李沐 亚马逊资深首席科学家，美国卡内基梅隆大学计算机系博士。更多内容请查看http://zh.gluon.ai/
哔哩哔哩跟李沐学AI的个人空间-跟李沐学AI个人主页-哔哩哔哩视频哔哩哔哩跟李沐学AI的个人空间，提供跟李沐学AI分享的视频、音频、文章、动态、收藏等内容，关注跟李沐学AI账号，第一时间了解UP主动态。 BosonAI 联合创始人 -更多内容请查看https://space.bilibili.com/1567748478/
《动手学深度学习》安装 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation2023年8月18日 · 我们需要配置一个环境来运行 Python、Jupyter Notebook、相关库以及运行本书所需的代码，以快速入门并获得动手学习经验。 最简单的方法就是安装依赖Python 3.x的 更多内容请查看https://zh.d2l.ai/chapter_installation/index.html
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GitHub 这个仓库主要是记录我学习 动手学深度学习 这门李沐老师的课程过程中的一些内容，包括代码 (jupyter形式)，课件 (ppt)，书 (pdf和md)，以及相关的视频等资料。更多内容请查看https://github.com/CastleDream/d2l_learning
李沐《动手学深度学习》PyTorch 实现版开源，瞬间 2019年10月8日 · 李沐， 亚马逊 AI 主任科学家，名声在外！ 半年前，由李沐、Aston Zhang 等人合力打造的《动手学深度学习》正式上线，免费供大家阅读。 这是一本面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书！更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/85592092
翻译此结果mli (Mu Li) · GitHub《动手学深度学习》：面向中文读者、能运行、可讨论。 中英文版被70多个国家的500多所大学用于教学。 Interactive deep learning book with multi-framework code, math, and discussions. vhdns更多内容请查看https://github.com/mli
翻译此结果GitHub 课程主页： https://courses.d2l.ai/zh-v2/ 本地编译. 中文版 v2 课程. Contribute to d2l-ai/courses-zh-v2 development by creating an account on GitHub.更多内容请查看https://github.com/d2l-ai/courses-zh-v2
《动手学深度学习》1. 引言 — 动手学深度学习 2.0.0 2023年8月18日 · 本书将带读者开启机器学习之旅，并特别关注 深度学习 （deep learning，DL）的基础知识。 深度学习是一套强大的技术，它可以推动计算机视觉、自然语言处理、医疗保健和 更多内容请查看http://zh-v2.d2l.ai/chapter_introduction/index.html
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