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简介
1. 第一章数学基础
2. 第二章机器学习基础
3. 第三章深度学习基础
4. 第四章经典网络
5. 第五章卷积神经网络(CNN)
6. 第六章循环神经网络(RNN)
7. 第七章生成对抗网络(GAN)
8. 第八章目标检测
9. 第九章图像分割
10. 第十章强化学习
11. 第十一章迁移学习
12. 第十二章网络搭建及训练
13. 第十三章优化算法
14. 第十四章超参数调整
15. 第十五章异构运算、GPU及框架选型
16. 第十六章自然语言处理
17. 第十七章模型压缩、加速及移动端部署
18. 第十八章后端架构选型、离线及实时计算
19. 第十八章后端架构选型及应用场景
20. 第十九章软件专利申请及权利保护

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