深度学习作为人工智能的核心技术，其高级应用涵盖复杂模型架构、优化策略与工程实践。以下是关键方向与资源推荐：
1. 高级技术概览
- 模型结构：探索Transformer、GNN等前沿架构
- 优化技巧：学习分布式训练、混合精度计算
- 模型压缩：了解知识蒸馏、量化剪枝方法
2. 实战应用场景
- 计算机视觉：目标检测中的YOLOv8优化方案
- 自然语言处理：长文本生成的注意力机制改进
- 强化学习：多智能体协作的分布式框架搭建
3. 学习路径推荐
- 入门基础：深度学习入门指南
- 进阶实践：高级机器学习框架实战
- 研究论文：推荐阅读《NeurIPS 2023深度学习专题》
4. 工具链资源
| 工具 | 用途 | 文档链接 |
|---|---|---|
| PyTorch Lightning | 快速构建研究型模型 | /zh/docs/pytorch_lightning |
| HuggingFace Transformers | 预训练模型调优 | /zh/docs/huggingface_transformers |
| TensorRT | 模型部署加速 | /zh/docs/tensorrt |
📚 图片关键词可根据具体技术点动态生成，如需更多示例可访问：/zh/guides/visual-resources