Paddle概述
本文结合深度学习理论与实践，使用百度飞桨平台实现自然语言处理、计算机视觉及个性化推荐等领域的经典应用。
实践部分使用飞桨深度学习开源框架，适配最新的2.0版本，默认使用动态图编程范式。
图1：零基础实践深度学习
内容特色
特色一：理论和代码结合、实践与平台结合，帮助快速掌握深度学习基本功。
目前在市面上，关于人工智能和深度学习的图书和课程已经汗牛充栋，但大多偏重理论，对于AI实践应用的介绍涉猎较少。需要一本理论和代码结合、实践与平台结合的课程，因为多数开发者更习惯通过实践代码来理解模型背后的原理。本文以Jupyter Notebook的方式呈现，源代码可在线运行。
图2：理论知识讲解和可运行代码演示一体化
特色二：工业实践案例和作业结合，快速具备深度学习应用的能力。
图3：丰富的比赛和作业题
特色三：深度学习全流程工具支撑。
在人工智能应用飞速落地的今天，如何实现快速建模，如何提升模型的训练和部署效率，已经成为工业界普遍关注的课题。因此本文在介绍深度学习的各种“生存技巧”之后，配备了飞桨“最先进武器”。高超生存技巧，配以先进的武器，相信可以更加自信的驾驭这场轰轰烈烈的AI浪潮，并大放异彩。
图4：飞桨全景图