介绍
MXNet团队联合将门创投，开设一门零基础，着重动手实践的深度学习在线直播课程。
课程内容将基于我们的开源教程 动手学深度学习 (英文版)，并使用Apache MXNet的最新前端Gluon作为开发工具，在动手实践的过程中学会使用简单易读的代码写出产品级的应用。课程中遇到的简单问题请使用微信群（入群方式），长问题请使用本论坛
更多介绍参见为什么做这个项目
如果你对课程有意见和建议，欢迎填写课程反馈表。
课程大纲【视频见链接里。本课程在不断改进。最接近视频中的版本，用Jupyter记事本运行md文件的方法】
- 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
- [第一季完结] 第十九课：应用seq2seq和注意力机制：机器翻译
