动手学深度学习概述
动手学深度学习是融合理论讲解与实战训练的深度学习学习平台，提供中英双语版本，适合不同基础学习者系统掌握深度学习核心技术。
核心功能特点
| 理论体系 | 系统覆盖神经网络、CNN、RNN等基础模型及现代架构 |
| 实践支持 | 提供代码示例、数据集及实验项目，强化动手能力 |
| 资源配套 | 在线文档、教学视频与论坛社区构建完整学习生态 |
| 适用场景 | 高校课程教材与个人自学双路径设计 |
课程知识框架
- 夯实数学基础与编程技能的预备知识模块
- 从线性模型到多层感知机的神经网络入门
- CNN与RNN经典架构及现代变体详解
- 注意力机制与优化算法等核心技术解析
- 计算机视觉与NLP领域应用实践
特别包含BERT、GPT等预训练模型原理及工程化落地方法。
典型应用方向
- 图像识别与视频分析的计算机视觉任务
- 文本分类、机器翻译等自然语言处理场景
- 序列数据建模的语音识别系统开发
- 个性化推荐引擎的算法实现
- 医疗影像分析等垂直领域解决方案构建
官方网站：点击前往官网
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