深度学习必修课：进战AI算法工程师

 1. 为什么选择这门深度学习课程？   
从数学基础到前沿模型全覆盖，本课程通过100节实战视频，系统讲解PyTorch框架、神经网络原理及工业级项目开发。不同于碎片化教程，课程严格遵循"理论推导+代码实现+案例实战"三位一体教学法，特别适合希望转型AI开发的编程初学者和进阶学习者。   

 2. 课程核心技术栈解析   
课程以PyTorch为核心框架，涵盖CUDA环境配置、Jupyter Notebook实战等开发工具，重点突破：   

- 神经网络底层原理（前向/反向传播、梯度消失问题）   

- 计算机视觉核心技术（CNN、ResNet、Swin Transformer）   

- 自然语言处理实战（RNN、BERT、GPT模型实现）   

- 生成式AI前沿（Diffusion扩散模型、DALL-E原理剖析）   

 3. 特色项目实战模块   
通过工业级案例深化理解：   

- 图像识别：猫狗大战项目（含数据增强技巧）   

- 情感分析：基于Hugging Face的电影评论分类   

- 机器翻译：Seq2Seq模型与束搜索算法实现   

每个项目均提供完整代码实现和调优方案，培养解决实际问题的能力。   

 4. 系统化知识体系设计   
课程按5大进阶阶段构建学习路径：   

1. 数学基础（线性代数/概率论核心知识点精讲）   

2. 开发环境搭建（Anaconda/CUDA环境配置避坑指南）   

3. 神经网络基础（MLP/正则化/Dropout代码实现）   

4. 优化算法详解（从SGD到Adam的11种优化策略）   

5. 前沿架构拆解（Transformer/CLIP/ViT模型复现）   

 5. 适合哪些学习者？   
- 转行AI开发的程序员（需Python基础）   

- 理工科学生提升科研竞争力   

- 技术管理者系统理解AI算法边界   

课程特别强化过拟合应对、迁移学习等工程痛点解决方案，避免"纸上谈兵"。   

总结：本课程以培养能落地的AI工程师为目标，不仅讲解模型原理，更侧重工业场景的代码实现和调参经验，是少有的兼顾系统性和实战性的深度学习教程。

资源目录列表：

├─深度学习必修课：进击AI算法工程师
│  ├─001.1-1 课程内容和理念.mp4
│  ├─002.1-2 初识深度学习.mp4
│  ├─003.1-3 课程使用的技术栈.mp4
│  ├─004.2-1 线性代数.mp4
│  ├─005.2-2 微积分.mp4
│  ├─006.2-3 概率.mp4
│  ├─007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4
│  ├─008.3-2 conda实用命令.mp4
│  ├─009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4
│  ├─010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4
│  ├─011.4-1 神经网络原理.mp4
│  ├─012.4-2 多层感知机.mp4
│  ├─013.4-3 前向传播和反向传播.mp4
│  ├─014.4-4 多层感知机代码实现.mp4
│  ├─015.4-5 回归问题.mp4
│  ├─016.4-6 线性回归代码实现.mp4
│  ├─017.4-7 分类问题.mp4
│  ├─018.4-8 多分类问题代码实现.mp4
│  ├─019.5-1 训练的常见问题.mp4
│  ├─020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4
│  ├─021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4
│  ├─022.5-4 正则化.mp4
│  ├─023.5-5 Dropout.mp4
│  ├─024.5-6 Dropout代码实现.mp4
│  ├─025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4
│  ├─026.5-8 模型文件的读写.mp4
│  ├─027.6-1 最优化与深度学习.mp4
│  ├─028.6-2 损失函数.mp4
│  ├─029.6-3 损失函数性质.mp4
│  ├─030.6-4 梯度下降.mp4
│  ├─031.6-5 随机梯度下降法.mp4
│  ├─032.6-6 小批量梯度下降法.mp4
│  ├─033.6-7 动量法.mp4
│  ├─034.6-8 AdaGrad算法.mp4
│  ├─035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4
│  ├─036.6-10 Adam算法.mp4
│  ├─037.6-11 梯度下降代码实现.mp4
│  ├─038.6-12 学习率调节器.mp4
│  ├─039.7-1 全连接层问题.mp4
│  ├─040.7-2 图像卷积.mp4
│  ├─041.7-3 卷积层.mp4
│  ├─042.7-4 卷积层常见操作.mp4
│  ├─043.7-5 池化层Pooling.mp4
│  ├─044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4
│  ├─045.8-1 AlexNet.mp4
│  ├─046.8-2 VGGNet.mp4
│  ├─047.8-3 批量规范化.mp4
│  ├─048.8-4 GoogLeNet.mp4
│  ├─049.8-5 ResNet.mp4
│  ├─050.8-6 DenseNet.mp4
│  ├─051.9-1 序列建模.mp4
│  ├─052.9-2 文本数据预处理.mp4
│  ├─053.9-3 循环神经网络.mp4
│  ├─054.9-4 随时间反向传播算法.mp4
│  ├─055.9-5 循环神经网络代码实现.mp4
│  ├─056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4
│  ├─057.10-1 深度循环神经网络.mp4
│  ├─058.10-2 双向循环神经网络.mp4
│  ├─059.10-3 门控循环单元.mp4
│  ├─060.10-4 长短期记忆网络.mp4
│  ├─061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4
│  ├─062.10-6 编码器-解码器网络.mp4
│  ├─063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp4
│  ├─064.10-8 束搜索算法.mp4
│  ├─065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp4
│  ├─066.11-1 什么是注意力机制.mp4
│  ├─067.11-2 注意力的计算.mp4
│  ├─068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp4
│  ├─069.11-4 自注意力机制.mp4
│  ├─070.11-5 注意力池化及代码实现.mp4
│  ├─071.11-6 Transformer模型.mp4
│  ├─072.11-7 Transformer代码实现.mp4
│  ├─073.12-1BERT模型.mp4
│  ├─074.12-2 GPT系列模型.mp4
│  ├─075.12-3 T5模型.mp4
│  ├─076.12-4 ViT模型.mp4
│  ├─077.12-5 Swin Transformer模型.mp4
│  ├─078.12-6 GPT模型代码实现.mp4
│  ├─079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4
│  ├─080.13-2 变分推断.mp4
│  ├─081.13-3 变分自编码器.mp4
│  ├─082.13-4 生成对抗网络.mp4
│  ├─083.13-5 Diffusion扩散模型.mp4
│  ├─084.13-6 图像生成.mp4
│  ├─085.14-1 自定义数据加载.mp4
│  ├─086.14-2 图像数据增强.mp4
│  ├─087.14-3 迁移学习.mp4
│  ├─088.14-4 经典视觉数据集.mp4
│  ├─089.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4
│  ├─090.15-1 词嵌入和word2vec.mp4
│  ├─091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4
│  ├─092.15-3 预训练模型.mp4
│  ├─093.15-4 Hugging Face库介绍.mp4
│  ├─094.15-5 经典NLP数据集.mp4
│  ├─095.15-6 项目实战：电影评论情感分析.mp4
│  ├─096.16-1 InstructGPT模型.mp4
│  ├─097.16-2 CLIP模型.mp4
│  ├─098.16-3 DALL-E模型.mp4
│  ├─099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4
│  ├─100.16-5 下一步学习的建议.mp4