🧠 深度学习进阶指南

📌 1. 高级主题概览

• 神经网络架构

  探索Transformer、ResNet、GNN等复杂模型的设计原理与优化技巧

• 分布式训练
  🌐 使用PyTorch DDP或TensorFlow MirroredStrategy实现多GPU/多节点协作

  

• 模型压缩技术
  📦 包括知识蒸馏、量化、剪枝等方法提升部署效率

  

📈 2. 实战应用场景

• 计算机视觉
  🖼️ 高级目标检测（YOLOv8）、图像生成（GANs）与视频分析技术

  

• 自然语言处理
  📘 BERT微调、对话系统构建与多语言模型迁移学习

  

• 强化学习
  🏃‍♂️ 策略梯度、多智能体协作与元学习框架应用

  

📚 3. 推荐学习路径

1. 先掌握深度学习基础概念再进阶
2. 研读经典论文：如Attention Is All You Need
3. 参考机器学习模型调优指南提升实践能力

🌐 4. 拓展阅读

• 深度学习框架对比：PyTorch vs TensorFlow
• 最新研究动态：2023年顶会论文速递
• 实战项目库：包含完整代码示例与数据集