深度学习网络入侵检测系统实战课
深度学习入门与实战
课程目标
1. 了解深度学习的基本概念和发展历程
2. 理解深度学习的底层原理和核心思想
3. 掌握深度学习中常用的术语和概念
4. PyTorch框架核心API精讲
5. 模型评估指标（F1-Score, ROC-AUC）深度解读
6. 实战：基于CICIDS2017数据集的多分类模型构建
课程内容与时间分配
1. 人工智能、机器学习与深度学习
1.1 从AI到ML再到DL：概念解析与发展历程
1.2 深度学习的优势与应用领域
2. 神经网络：深度学习的基石
2.1生物神经元 vs. 人工神经元
2.2从单层感知机到多层神经网络
2.3前向传播与反向传播
3. 深度学习的核心概念
3.1 损失函数（Loss Function）
3.2 优化算法（Optimization）
3.3 过拟合与正则化
4. 深度学习框架简介
4.1 主流框架（TensorFlow、PyTorch、Keras）
4.2 PyTorch核心优势（动态计算图、易调试、Pythonic风格）
5. 实战案例：基于CICIDS2017数据集的多分类模型
5.1 PyTorch搭建神经网络（数据加载、模型定义、训练循环）
5.2 模型评估（准确率、F1-Score、ROC-AUC）
教学方式
理论讲解 + 代码演示（结合图示与示例）
教学资源
1. 文档与代码（文档 + PyTorch示例）
2. 数据集（NSL-KDD、CIC-IDS2017预处理数据）
3. 实验模板、创新点设计、消融实验对比
学员收获
✔ 大模型&深度学习入侵检测实战课
✔可远程安装pytorch实验环境
✔实验设计模板
✔CIC-IDS等预处理好的安全数据集
✔提供创新点缝合模型对比消融模板
✔提供实验结果对比图趋势图&模型评估指标
✔一对一小牛答疑辅导
提供情绪价值，耐心辅导，保证学会！
#深度学习与神经网络 #深度学习 #编程 #信息安全
深度学习入门与实战
课程目标
1. 了解深度学习的基本概念和发展历程
2. 理解深度学习的底层原理和核心思想
3. 掌握深度学习中常用的术语和概念
4. PyTorch框架核心API精讲
5. 模型评估指标（F1-Score, ROC-AUC）深度解读
6. 实战：基于CICIDS2017数据集的多分类模型构建
课程内容与时间分配
1. 人工智能、机器学习与深度学习
1.1 从AI到ML再到DL：概念解析与发展历程
1.2 深度学习的优势与应用领域
2. 神经网络：深度学习的基石
2.1生物神经元 vs. 人工神经元
2.2从单层感知机到多层神经网络
2.3前向传播与反向传播
3. 深度学习的核心概念
3.1 损失函数（Loss Function）
3.2 优化算法（Optimization）
3.3 过拟合与正则化
4. 深度学习框架简介
4.1 主流框架（TensorFlow、PyTorch、Keras）
4.2 PyTorch核心优势（动态计算图、易调试、Pythonic风格）
5. 实战案例：基于CICIDS2017数据集的多分类模型
5.1 PyTorch搭建神经网络（数据加载、模型定义、训练循环）
5.2 模型评估（准确率、F1-Score、ROC-AUC）
教学方式
理论讲解 + 代码演示（结合图示与示例）
教学资源
1. 文档与代码（文档 + PyTorch示例）
2. 数据集（NSL-KDD、CIC-IDS2017预处理数据）
3. 实验模板、创新点设计、消融实验对比
学员收获
✔ 大模型&深度学习入侵检测实战课
✔可远程安装pytorch实验环境
✔实验设计模板
✔CIC-IDS等预处理好的安全数据集
✔提供创新点缝合模型对比消融模板
✔提供实验结果对比图趋势图&模型评估指标
✔一对一小牛答疑辅导
提供情绪价值，耐心辅导，保证学会！
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