Bootstrapping tutorials in documentation (#4522)

docs/zh_CN/hyperparameter_tune.rst → docs/source/hyperparameter_tune_zh.rst

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 自动超参数调优
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-自动调优是 NNI 的主要功能之一。它的工作模式是反复运行 trial 代码，每次向其提供不同的超参组合，从而对 trial 的运行结果进行调优。NNI 提供了很多流行的自动调优算法（称为 Tuner）和一些提前终止算法（称为 Assessor）。NNI 支持在多种训练平台上运行 trial，包括本机、远程服务器、Azure Machine Learning、基于 Kubernetes 的集群（如 OpenPAI、Kubeflow）等等。
+自动调优是 NNI 的主要功能之一。它的工作模式是
+反复运行 trial 代码，每次向其提供不同的超参组合，从而对 trial 的运行结果进行调优。
+NNI 提供了很多流行的自动调优算法（称为 Tuner）和一些提前终止算法（称为 Assessor）。
+NNI 支持在多种训练平台上运行 trial，包括本机、
+远程服务器、Azure Machine Learning、基于 Kubernetes 的集群（如 OpenPAI、Kubeflow）等等。
 
-NNI 具有高扩展性，用户可以根据需求实现自己的 Tuner 算法和训练平台。
+其他的功能，例如模型压缩、特征工程，也可以
+使用自动调优。这些我们在介绍相应功能的时候会具体介绍。
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+NNI 具有高扩展性，
+用户可以根据需求实现自己的 Tuner 算法和训练平台。
 
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docs/en_US/index.rst → docs/source/index.rst

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-    Overview
     Installation <installation>
     QuickStart <Tutorial/QuickStart>
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+    Overview
     Auto (Hyper-parameter) Tuning <hyperparameter_tune>
     Neural Architecture Search <nas>
     Model Compression <model_compression>
     Feature Engineering <feature_engineering>
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     Use Cases and Solutions <CommunitySharings/community_sharings>
     Research and Publications <ResearchPublications>
     FAQ <Tutorial/FAQ>

docs/zh_CN/index.rst → docs/source/index_zh.rst

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 Neural Network Intelligence
@@ -13,6 +13,7 @@ Neural Network Intelligence
     概述<Overview>
     安装 <installation>
     入门<Tutorial/QuickStart>
+    教程<tutorials>
     自动（超参数）调优 <hyperparameter_tune>
     神经网络架构搜索<nas>
     模型压缩<model_compression>