本课程专为算法工程师与AI研究人员打造，系统梳理了从深度学习核心理论到前沿模型落地的完整知识体系。课程从线性代数、微积分、概率等必要数学基础切入，逐步深入到神经网络原理、多层感知机、卷积神经网络等经典架构，帮助学员扎实掌握深度学习的关键技术。在夯实基础后，课程重点覆盖了当前业界最受关注的Transformer模型、BERT、GPT系列、T5、ViT及Swin Transformer等前沿模型，并详细讲解了注意力机制、自注意力、多头注意力等核心技术原理。此外，课程还涉及生成对抗网络、变分自编码器、扩散模型等生成式AI方向，以及InstructGPT、CLIP、DALL-E等多模态模型的最新进展。…...
