第一阶段：入门基础
?核心：深度学习定义、端到端思想及与传统机器学习的差异；
?神经网络基础（神经元、层结构、激活函数功能）；
第二阶段：核心网络架构
?卷积神经网络：局部感受野、权值共享等核心原理，LeNet 到 ResNet 的经典结构演进，聚焦图像分类、基础目标检测应用。
?循环神经网络：基础 RNN 原理与梯度消失局限，LSTM/GRU 门控机制改进，适配文本生成、时序预测等序列任务。
?Transformer 架构：自注意力机制核心优势，编码器 - 解码器结构，为 BERT、GPT 等预训练模型奠定基础。
第三阶段：模型训练与优化
?掌握训练流程（数据预处理、数据集划分原则）；
?按任务匹配损失函数（分类用交叉熵、回归用 MSE），掌握 dropout 等正则化防过拟合方法；
?熟悉分类（准确率、F1 等）与回归（MAE、MSE 等）评估指标，了解学习率调整、早停等调优思路
第四阶段：领域应用实战（落地导向）
?计算机视觉：深耕目标检测、图像分割等进阶任务，理解任务流程；
?NLP：聚焦文本分类、情感分析、机器翻译等核心任务，掌握预训练模型微调思路；
?其他领域：了解推荐系统融合逻辑、语音识别基础
第五阶段：进阶拓展（提升竞争力）
?探索 GAN、扩散模型等前沿生成式模型
?了解大语言模型（LLM）、多模态模型核心特性
?掌握 MobileNet 等轻量化网络及模型部署基础思路
?通过行业案例分析，深化模型选型与优化逻辑
?课程优势：
✅科研算法应用全面覆盖：覆盖科研所需机器学习、深度学习以及CV全栈内容，避免自学时碎片化问题
✅带你解决科研的难点：课程含实现复现、算法优化、实验对比等模块，解决科研中读不懂科研或无法复现结果痛点
✅企业级项目实战实操：提供与企业场景相关的项目，将算法应用到具体问题中；并及时补充新算法，帮0基础小白快速跟进前沿
✅提供数据集源码、工具：提供整理好的数据集、预训练模型、工具脚本，直接用于科研实验，减少数据收集和预处理时间
?课程面向人群：
✅1.转行者理工科背景，想进入AI领域，例如运维
✅2.在校硕博生补充实战项目经验，提升就业竞争力
✅3.在职算法工程师，系统化提升深度学习算法能力
?欢迎后台私信咨询，随时为你解答！
#人工智能 #深度学习 #机器学习 #计算机视觉 #大模型 #计算机 #程序员 #深度学习与神经网络 #研究生
?核心：深度学习定义、端到端思想及与传统机器学习的差异；
?神经网络基础（神经元、层结构、激活函数功能）；
第二阶段：核心网络架构
?卷积神经网络：局部感受野、权值共享等核心原理，LeNet 到 ResNet 的经典结构演进，聚焦图像分类、基础目标检测应用。
?循环神经网络：基础 RNN 原理与梯度消失局限，LSTM/GRU 门控机制改进，适配文本生成、时序预测等序列任务。
?Transformer 架构：自注意力机制核心优势，编码器 - 解码器结构，为 BERT、GPT 等预训练模型奠定基础。
第三阶段：模型训练与优化
?掌握训练流程（数据预处理、数据集划分原则）；
?按任务匹配损失函数（分类用交叉熵、回归用 MSE），掌握 dropout 等正则化防过拟合方法；
?熟悉分类（准确率、F1 等）与回归（MAE、MSE 等）评估指标，了解学习率调整、早停等调优思路
第四阶段：领域应用实战（落地导向）
?计算机视觉：深耕目标检测、图像分割等进阶任务，理解任务流程；
?NLP：聚焦文本分类、情感分析、机器翻译等核心任务，掌握预训练模型微调思路；
?其他领域：了解推荐系统融合逻辑、语音识别基础
第五阶段：进阶拓展（提升竞争力）
?探索 GAN、扩散模型等前沿生成式模型
?了解大语言模型（LLM）、多模态模型核心特性
?掌握 MobileNet 等轻量化网络及模型部署基础思路
?通过行业案例分析，深化模型选型与优化逻辑
?课程优势：
✅科研算法应用全面覆盖：覆盖科研所需机器学习、深度学习以及CV全栈内容，避免自学时碎片化问题
✅带你解决科研的难点：课程含实现复现、算法优化、实验对比等模块，解决科研中读不懂科研或无法复现结果痛点
✅企业级项目实战实操：提供与企业场景相关的项目，将算法应用到具体问题中；并及时补充新算法，帮0基础小白快速跟进前沿
✅提供数据集源码、工具：提供整理好的数据集、预训练模型、工具脚本，直接用于科研实验，减少数据收集和预处理时间
?课程面向人群：
✅1.转行者理工科背景，想进入AI领域，例如运维
✅2.在校硕博生补充实战项目经验，提升就业竞争力
✅3.在职算法工程师，系统化提升深度学习算法能力
?欢迎后台私信咨询，随时为你解答！
#人工智能 #深度学习 #机器学习 #计算机视觉 #大模型 #计算机 #程序员 #深度学习与神经网络 #研究生
