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动⼿学深度学习将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应⽤。我们不仅将阐述算法原理，还将基于Apache MXNet对算法进⾏实现，并实际运行它们。本书的每⼀节都是⼀个Jupyter记事本。它将⽂字、公式、图像、代码和运行结果结合在了⼀起。读者不但能直接阅读它们，而且可以运行它们以获得交互式的学习体验。
面向的读者本书面向希望了解深度学习，特别是对实际使⽤深度学习感兴趣的大学生、工程师和研究人员。
本书并不要求读者有任何深度学习或者机器学习的背景知识，我们将从头开始解释每⼀个概念。虽然深度学习技术与应⽤的阐述涉及了数学和编程，但读者只需了解基础的数学和编程，如基础的线性代数、微分和概率，以及基础的Python编程。
可以分为3个部分：
• 第一部分（第1章至第3章）涵盖预备⼯作和基础知识。
• 第二部分（第4章至第6章）关注现代深度学习技术。
• 第三部分（第7章至第10章）讨论计算性能和应⽤。
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