- 前置铺垫：高数、线代、概率论数理基础，Anaconda+CUDA+PyTorch 环境部署、Jupyter 实操；
- 基础神经网络：多层感知机、正反传播、回归 / 分类、过拟合优化、各类梯度下降优化算法；
- 计算机视觉 CV：CNN 卷积 / 池化、AlexNet/VGG/ResNet/DenseNet、GAN、Diffusion 扩散模型、图像生成实战；
- 自然语言 NLP：RNN/LSTM/Seq2Seq、注意力机制、Transformer、BERT/GPT/T5/ViT/SwinTransformer 全架构拆解与代码实现；
- 落地项目：猫狗图像分类、影评情感分析等实战项目，配套完整代码思路。
课程理论搭配代码实操，零基础可循序渐进入行算法岗，适配想转行 AI 算法、自学深度学习、大模型研发的学习者。 -
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