动手学深度学习/AI人工智能（可编辑的pdf电子文档）
Aston Zhang
Mu Li
Zachary C.Lipton
Alexander J.Smola

目录：
1 深度学习简介
1.1 起源
1.2 发展
1.3 成功案例
1.4 特点
2 预备知识
2.1 获取和运行本书的代码
2.1.1 获取代码并安装运行环境
2.1.2 更新代码和运行环境
2.1.3
使用GPU版的MXNet
2.2 数据操作
2.2.1
创建NDArray
2.2.2
运算
2.2.3
广播机制
2.2.4
索引
2.2.5 运算的内存开销
2.2.6
NDArray和NumPy相互变换
2.3 自动求梯度
2.3.1
简单例子
2.3.2 训练模式和预测模式.
2.3.3
对Python控制流求梯度
2.4 查阅文档
2.4.1
查找模块里的所有函数和类
2.4.2 查找特定函数和类的使用
2.4.3 在MXNet网站上查阅.
3 深度学习基础
3.1线性回归
3.1.1
线性回归的基本要素
3.1.2
线性回归的表示方法
3.2 线性回归的从零开始实现.
3.2.1
生成数据集
3.2.2
读取数据

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