查看原文>>>深度学习全景进阶：最新Python深度学习进阶与前沿应用
近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。本文讲解注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、Swin Transformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型Diffusion Model等）、目标检测算法（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SDD等）、图神经网络（GCN、GAT、GIN等）、强化学习（Q-Learning、DQN等）、深度学习模型可解释性与可视化方法（CAM、Grad-CAM、LIME、t-SNE等）的基本原理及Python代码实现方法。
【内容简述】：
| 第一章 注意力（Attention）机制详解 | 1、注意力机制的背景和动机（为什么需要注意力机制？注意力机制的起源和发展）。 2、注意力机制的基本原理：什么是注意力机制？注意力机制的数学表达与基本公式、用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重？ 3、注意力机制的主要类型：自注意力（Self-Attention）与多头注意力（Multi-Head Attention）、Soft Attention 与 Hard Attention、全局（Global）与局部（Local）注意力 4、注意力机制的优化与变体：稀疏注意力（Sparse Attention）、加权注意力（Weighted Attention） 5、注意力机制的可解释性与可视化技术：注意力权重的可视化（权重热图） 6、案例演示 7、实操练习 |
| 第二章 Transformer模型详解 | 1、Transformer模型的提出背景（从RNN、LSTM到注意力机制的演进、Transformer模型的诞生背景及其在自然语言处理和计算视觉中的重要性） 2、Transformer模型拓扑结构（编码器、解码器、多头自注意力机制、前馈神经网络、层归一化和残差连接等） 2、Transformer模型工作原理（为什么Transformer模型需要位置信息？位置编码的计算方法？Transformer模型的损失函数？） 3、自然语言处理（NLP）领域的Transformer模型：BERT、GPT-1 / GPT-2 / GPT-3 / GPT-3.5 / GPT-4（模型的总体架构、输入和输出形式、预训练目标、预训练数据的选择和处理、词嵌入方法、GPT系列模型的改进与演化、……）。 4、计算视觉（CV）领域的Transformer模型：DETR / ViT / Swin Transformer（DERT：基于Transformer的检测头设计、双向匹配损失；ViT：图像如何被分割为固定大小的patches？如何将图像patches线性嵌入到向量中？Transformer在处理图像上的作用？Swin：窗口化自注意力机制、层次化的Transformer结构、如何利用位移窗口实现长范围的依赖？） 5、案例演示 6、实操练习 |
| 第三章 生成式模型详解 | 1、变分自编码器VAE（自编码器的基本结构与工作原理、变分推断的基本概念及其与传统贝叶斯推断的区别、VAE的编码器和解码器结构及工作原理）。 2、生成式对抗网络GAN（GAN提出的背景和动机、GAN的拓扑结构和工作原理、生成器与判别器的角色、GAN的目标函数）。 3、扩散模型Diffusion Model（扩散模型的核心概念？如何使用随机过程模拟数据生成？扩散模型的工作原理）。 4、跨模态图像生成DALL.E（什么是跨模态学习？DALL.E模型的基本架构、模型训练过程）。 5、案例演示 6、实操练习 |
| 第四章 目标检测算法详解 | 1. 目标检测任务与图像分类识别任务的区别与联系。 2. 两阶段（Two-stage）目标检测算法：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN（RCNN的工作原理、Fast R-CNN和Faster R-CNN的改进之处 ）。 3. 一阶段（One-stage）目标检测算法：YOLO模型、SDD模型（拓扑结构及工作原理）。 4. 案例演示 5、实操练习 |
| 第五章 图神经网络详解 | 1. 图神经网络的背景和基础知识（什么是图神经网络？图神经网络的发展历程？为什么需要图神经网络？） 2. 图的基本概念和表示（图的基本组成：节点、边、属性；图的表示方法：邻接矩阵；图的类型：无向图、有向图、加权图）。 3. 图神经网络的工作原理（节点嵌入和特征传播、聚合邻居信息的方法、图神经网络的层次结构）。 4. 图卷积网络（GCN）的工作原理。 5. 图神经网络的变种和扩展：图注意力网络（GAT）、图同构网络（GIN）、图自编码器、图生成网络。 6、案例演示 7、实操练习 |
| 第六章 强化学习详解 | 1、强化学习的基本概念和背景（什么是强化学习？强化学习与其他机器学习方法的区别？强化学习的应用领域有哪些？ 2、Q-Learning（马尔可夫决策过程、Q-Learning的核心概念、什么是Q函数？Q-Learning的基本更新规则）。 3、深度Q网络（DQN）（为什么传统Q-Learning在高维或连续的状态空间中不再适用？如何使用神经网络代替Q表来估计Q值？目标网络的作用及如何提高DQN的稳定性？） 4、案例演示 5、实操练习 |
| 第七章 物理信息神经网络 （PINN） | 1、 物理信息神经网络的背景（物理信息神经网络（PINNs）的概念及其在科学计算中的重要性、传统数值模拟方法与PINNs的比较） 2、 PINN工作原理：物理定律与方程的数学表达、如何将物理定律嵌入到神经网络模型中？PINN的架构（输入层、隐含层、输出层的设计）、物理约束的形式化（如何将边界条件等物理知识融入网络？）损失函数的设计（数据驱动与物理驱动的损失项） 3、 常用的PINN库和框架介绍 4、 案例演示 5、实操练习 |
| 第八章 神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS） | 1、 NAS的背景和动机（传统的神经网络设计依赖经验和直觉，既耗时又可能达不到最优效果。通过自动搜索，可以发现传统方法难以设计的创新和高效架构。） 2、 NAS的基本流程：搜索空间定义（确定搜索的网络架构的元素，如层数、类型的层、激活函数等。）、搜索策略（随机搜索、贝叶斯优化、进化算法、强化学习等）、性能评估 3、 NAS的关键技术：进化算法（通过模拟生物进化过程，如变异、交叉和选择，来迭代改进网络架构）、强化学习（使用策略网络来生成架构，通过奖励信号来优化策略网络）、贝叶斯优化（利用贝叶斯方法对搜索空间进行高效的全局搜索，平衡探索和利用） 4、 案例演示 5、实操练习 |
| 第九章 深度学习模型可解释性与可视化方法详解 | 1、什么是模型可解释性？为什么需要对深度学习模型进行解释？ 2、可视化方法有哪些（特征图可视化、卷积核可视化、类别激活可视化等）？ 3、类激活映射CAM（Class Activation Mapping）、梯度类激活映射GRAD-CAM、局部可解释模型-敏感LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanation）、等方法原理讲解。 4、t-SNE的基本概念及使用t-SNE可视化深度学习模型的高维特征。 5、案例演示 6、实操练习 |
| 第十章 讨论与答疑 | 1、相关学习资料分享与拷贝（图书推荐、在线课程推荐等） 2、建立微信群，便于后期的讨论与答疑 |
注：请提前自备电脑及安装所需软件。
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