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教程格式： 文档
资源语言： 中文
问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。 全书分为18个章节，50余万字。
ch01 数学基础
ch02 机器学习基础
ch03 深度学习基础ch04 经典网络
ch05 卷积神经网络(CNN)
ch06 循环神经网络(RNN)
ch07 生成对抗网络(GAN)
ch08_目标检测
ch09 图像分割
ch10 强化学习
ch11_迁移学习
ch12 网络搭建及训练
ch13 优化算法法
ch14 超参数调整
ch15 GPU和框架选型
ch16 自然语言处理(NLP)
ch17 模型压宿、加速及移动端部署
ch18 后端架构选型、离线及实时计算
ch18 后端架构选型及应用场景
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