🧠 探索深度学习领域的前沿方法与实战技巧，适合具备基础知识的学习者进一步提升！
核心主题
迁移学习 📚
- 通过预训练模型（如ResNet、BERT）迁移知识到新任务，显著减少数据需求
- 应用场景：图像分类、自然语言处理、目标检测
生成对抗网络 (GAN) 🧪
- 由生成器与判别器博弈实现数据生成与风格迁移
- 典型案例：图像合成、视频生成、艺术创作
强化学习 🕹️
- 基于奖励机制的自监督学习方法，广泛应用于游戏AI、机器人控制
- 核心算法：Q-learning, Deep Q-Networks (DQN), Policy Gradients
扩展学习
🔗 若需深入理解基础概念，可访问：/Courses/DeepLearningSpecialization/Introduction
🔗 想了解实际项目应用？前往：/Courses/DeepLearningSpecialization/Projects
实践建议
- 建议配合代码实战（如TensorFlow/PyTorch）加深理解
- 参考论文：论文链接（需替换为真实资源）
- 可探索的延伸技术：
- 自监督学习
- 自然语言处理中的Transformer
- 图像分割与目标检测优化
🎯 本课程将帮助你掌握构建复杂AI系统的关键技能，欢迎继续深入学习！