Transformer

这套《0基础AI入门实战》课程专为没有编程与数学基础的初学者设计，以PyTorch框架为工具，通过完整的项目案例带你从零走进深度学习的世界。课程摒弃枯燥的理论堆砌，采用“边做边学”的实战模式，让你在动手编码中理解神经网络的核心逻辑。 课程内容覆盖从基础到前沿的完整学习路径： 神经网络基础：从神经元、前向传播、反向传播到损失函数与模型更新，逐步拆解深度学习的基本组件，并通过可视化分析帮助你直观感受网络效果。 卷积神经网络（CNN）：详细讲解卷积计算流程、池化层作用、参数共享与层次结构，并结合图像分类任务，带你完成数据增强、迁移学习与模型训练的全过程。 循环神经网络与注意力机制：深入分析RNN结构…...

这是一套面向算法工程师与AI研究人员的深度学习系统课程，内容横跨从基础理论到前沿模型的全链路知识体系。课程设计兼顾数学原理与工程实践，帮助学习者建立扎实的深度学习功底，并紧跟大模型时代的技术浪潮。课程前半部分从必备的数学基础讲起，涵盖线性代数、微积分与概率论，随后手把手指导CUDA、Anaconda环境搭建及PyTorch安装，确保学习路径零障碍。在核心算法模块中，深入拆解神经网络原理、多层感知机、前向与反向传播，并通过回归、分类等实战代码演练，夯实基本功。针对训练中的常见痛点，课程系统讲解了过拟合、欠拟合、正则化、Dropout、梯度消失与爆炸等问题的应对策略，并完整梳理了从梯度下降到动量法…...