欢迎来到「深度学习进阶」专题！本课程专为已有深度学习基础的开发者设计，涵盖高级技术与实战应用。🚀

课程简介

深度学习作为人工智能的核心技术，其进阶领域包括：

  • 模型优化 🚀
  • 分布式训练 🌐
  • 迁移学习 🔄
  • 生成对抗网络 (GAN) 🧠

通过本课程，你将掌握如何提升模型性能、处理大规模数据集，并探索前沿算法。📚

学习目标

✅ 理解复杂模型架构设计原理
✅ 掌握超参数调优与正则化技巧
✅ 实战分布式训练框架（如TensorFlow/PyTorch）
✅ 掌握模型压缩与部署方案

课程大纲

  1. 神经网络进阶

    神经网络_结构
    - 深层网络的梯度消失问题 - 残差连接与密集连接 - 自注意力机制（Transformer）

  2. 训练技巧与优化

    模型训练_过程
    - 动态学习率调整策略 - 正则化技术（Dropout, Weight Decay） - 混合精度训练与分布式策略

  3. 实战项目

    • 图像识别模型优化（如ResNet改进）
    • NLP任务中的Transformer应用
    • 深度学习模型部署（TensorRT, ONNX）

推荐资源

如需更深入学习，建议访问：
深度学习_基础 以巩固核心概念。
机器学习_进阶 也可作为补充知识。

扩展阅读

数据增强_技术
**提示**：本课程含大量实战代码示例，建议搭配[深度学习_代码实践](/ai_courses/深度学习_代码实践)同步学习。