《李沐-动手学深度学习V2》

《李沐-动手学深度学习V2》 简介：面向中文读者的深度学习实践指南，结合理论与代码示例，帮助快速掌握核心概念与应用。内容涵盖基础模型、计算机视觉、自然语言处理等方向，适合具备编程和数学基础的学习者。 亮点：配套开源代码、在线课程及活跃学习社区；由亚马逊首席科学家李沐与学者朱占星共同打造，强调“通过动手实践理解算法”的教学理念；以PyTorch为主要框架，适配最新技术趋势。 标签：#深度学习 #PyTorch #实战应用 #李沐 #在线课程 #开源项目 #计算机视觉 #自然语言处理 #动手学深度学习 #GitHub 链接：https://pan.quark.cn/s/5651954f55af

《 动手学深度学习（PyTorch版） 》

《 动手学深度学习（PyTorch版） 》 简介：本书系统解析 动手学深度学习（PyTorch版） 的核心内容，并结合实用案例帮助读者加深理解。内容涵盖其发展历程、关键概念及实际应用，提供深入的知识探索路径。适合对该主题有兴趣的学习者，帮助拓宽视野并提高专业素养。 标签：##动手学 #知识 #学习 文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/9ad58a1b995b

一本面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书，含 PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow 和 Padd

一本面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书，含 PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow 和 PaddlePaddle 实现，被全球 60 多个国家 400 多所大学用于教学，有兴趣可以看看。 《动手学深度学习》： || #电子书 #机器学习

《》中文 beta 版本近日已在开源，内容将持续更新。是一本面向读者的能运行、可讨论的深度学习教科书，含 NumPy/MXNet

《》中文 beta 版本近日已在开源，内容将持续更新。是一本面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书，含 NumPy/MXNet、PyTorch 和 TensorFlow 实现，已被全球 55 个国家 300 所大学用于教学#深度学习

《动手学习深度学习》的笔记

《动手学习深度学习》的笔记 《动手学习深度学习》是李沐老师（AWS 资深首席科学家，美国卡内基梅隆大学计算机系博士）主讲的一系列深度学习视频。本项目收集了我们在寒假期间学习《动手学习深度学习》过程中详细的markdown笔记和相关的jupyter代码 本项目的特色： markdown笔记与原课程视频一一对应，可以帮助大家一边听课一边理解。 jupyter代码均有详细中文注释，帮助大家更快上手实践。 课程视频共73节，单个视频平均时长不超过30分钟，预计寒假40天内可以学习完毕。 在 《动手学习深度学习》 课程中，既有少量的机器学习的基础知识，比如：线性神经网络，多层感知机 等等；又有如今前沿应用的 各种深度学习模型：包括leNet，ResNet，LSTM，BERT…… 同时每一章节的讲解还配备由pytorch实现的代码、教科书等等，可以帮助同学在短期内掌握深度学习的基础模型与前沿知识和并提高实践能力。 此外，本门课程还有相应的代码实现。每章都有相应的jupyter记事本，提供模型的完整python代码，所有的资源都可在网上免费获取。|#笔记 ||| #机器学习 教材网址：， 论坛网址：，

网站聊聊学网站功能：AI学习

网站聊聊学 网站功能：AI学习 网站简介：一种利用AI的比较有创意的学习工具。可学习的资源非常多。 平时学习遇到问题只能转去搜索引擎去查或者问其它人。这个网站可以在学习的时候提问，边学边聊，既便于理解，也减少了查资料走神的时间。 网站网址：点击打开 频道 群聊 投稿