深度学习入门指南：六周掌握核心理论

深度学习入门指南六周掌握核心理论深度学习是后续学习自然语言处理强化学习计算机视觉等细分领域的基础深度学习的应用也非常广泛各个学科都会涉及所以建议大家掌握基本的深度学习理论知识深度学习的理论可能会比机器学习更复杂一点因为其中的数据流向是一个比较困难的点很多同学学了很久都搞不清楚每个模块输入和输出的数据shape和类型这一期主要是给大家推荐一个深度学习理论教程可以按照下面的学习计划来学习总共六周的计划安排下面是具体的内容第一周深度学习基础 难度主要介绍深度学习的基本概念比如学习率梯度等然后介绍深度神经网络模型与前向传播算法反向传播算法反向传播涉及模型的参数更新还有损失函数以及激活函数如何选取深度学习中的正则化技巧等第二周CNN和GAN 难度主要介绍卷积神经网络算法包括CNN的模块组成CNN的前向传播和反向传播算法CNN主要应用于图像处理领域而GAN模型则主要应用于图像生成领域先介绍GAN模型的原理然后介绍InfoGAN模型变体DCGAN和VAE模型第三周RNN和自动编码器难度这一部分先介绍受限的玻尔兹曼机包括RBM的视线代码DBN和RBM的原理然后介绍RNN系列的模型包括双向RNN模型LSTM模型以及相应的前向传播和反向传播算法自动编码器包括堆叠降噪自动编码器降噪自动编码器sparse自动编码器等第四周word2vec和强化学习难度word2vec是将自然语言转换为词向量是现在大模型的基础word2vec模型主要包括CBOW和 skip-graim模型两种类型以及改进的word2vec模型引入hierarical softmax和negative sampling强化学习部分主要介绍Q-learning梯度下降策略马尔科夫链决策过程蒙特卡洛方法时序差分方法等第五周进化算法和自然语言处理难度进化算法包括遗传算法粒子群算法等然后介绍迁移学习算法自然语言处理部分包括文本挖掘TF-IDF中文和英文文本挖掘预处理案例LDA主题模型词向量模型Glove和ELMO模型等第六周大模型难度***现在大模型非常的爆火学习大模型算法包括seq2seqtransformer模型BERTMOE, ViT,GPT等模型还有扩散模型对大模型进行监督微调以及强化学习的后训练方法MCP和Agent, RAG, langchain等技术最后是模型量化合并和蒸馏等内容此外还有流行网络并行学习AI应用等相关内容这部分内容可以略看学完上面的内容对深度学习肯定会有很大的收获以上就是本期分享内容我是一苟学长专注于分享更多学习生活知识以上深度学习资料下方链接获取深度学习理论看这一篇就够了附学习资料包含大模型学习路线图、核心知识点笔记、CV面试题合集...只针对真正想学的同学扫码备注领资料即可大家好我是资深AI讲师与学习规划师。专注计算机视觉教学与算法研发过去三年我帮超过2500名有Python 基础的入门者从像素是什么到独立跑通CV项目。今天这篇长文完全按零基础实战体系撰写从图像本质到经典算法、再到OpenCV工具链和完整项目一条龙给你讲透可直接复现的CV专业指南。适合人群大学生、转行者、开发者只要会Python基础就能跟上。读完你就能掌握图像处理4大经典算法并拥有一个可直接写进简历的实战项目为方便大家学习 这里给大家整理了一份系统学习资料包 需要的同学 根据下图指示自取就可以