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★ 4.5 4.5
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前置铺垫:高数、线代、概率论数理基础,Anaconda+CUDA+PyTorch 环境部署、Jupyter 实操;
基础神经网络:多层感知机、正反传播、回归 / 分类、过拟合优化、各类梯度下降优化算法;
计算机视觉 CV:CNN 卷积 / 池化、AlexNet/VGG/ResNet/DenseNet、GAN、Diffusion 扩散模型、图像生成实战;
自然语言 NLP:RNN/LSTM/Seq2Seq、注意力机制、Transformer、BERT/GPT/T5/ViT/SwinTransformer 全架构拆解与代码实现;
落地项目:猫狗图像分类、影评情感分析等实战项目,配套完整代码思路。
课程理论搭配代码实操,零基础可循序渐进入行算法岗,适配想转行 AI 算法、自学深度学习、大模型研发的学习者。

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