深度学习高级课程 🧠

欢迎来到深度学习高级课程！本课程将带你深入探索神经网络的前沿技术与应用。以下是核心内容概览：

课程亮点

• 🚀 高级架构：包括Transformer、GNN图神经网络等
• 📈 优化策略：自适应学习率算法（AdamW）、分布式训练技巧
• 🧪 实战项目：自然语言处理、计算机视觉与强化学习案例
• 📚 扩展阅读：点击了解基础课程巩固知识

核心主题

1. 多模态学习

   - 跨模态表示学习 - 视频-文本联合嵌入

2. 模型压缩

   - 知识蒸馏技术 - 权重剪枝与量化

3. 强化学习

   - Deep Q-Networks (DQN) - 策略梯度方法

学习建议

✅ 建议先完成深度学习基础课程
✅ 每周实践：使用PyTorch实现一个Transformer模型
✅ 推荐工具：Colab免费GPU环境 + FastAI框架

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