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深度学习全栈实战与前沿技术解析[必备数学工具包-信息论基础：交叉熵的代码实现]
课程介绍
课程目录
1
人工智能与深度学习入门
1、人工智能全景解读
12:06
2、人工智能发展简史与三大核心方向（CV/NLP/RL）
10:02
3、机器学习vs深度学习：概念对比与典型应用场景
12:11
4、DeepSeek平台在AI领域的技术突破与行业地位
12:30
5、开发环境全攻略
15:57
6、Python开发环境搭建（Anaconda+Jupyter）
15:33
7、GPU云服务器配置指南（Colab/AutoDL）
11:33
8、深度学习框架对比：TensorFlow/PyTorch/PaddlePaddle
17:47
2
必备数学工具包
1、线性代数精要
10:55
2、矩阵运算可视化教学（秩/逆矩阵/特征分解）
16:16
3、张量概念与Numpy实战演练
13:32
4、微积分核心思想
17:16
5、梯度下降算法动态演示（2D/3D可视化）
10:40
6、自动微分原理与框架实现剖析
16:35
7、概率论实战应用
15:54
8、贝叶斯定理在图像分类中的实践
11:22
9、信息论基础：交叉熵的代码实现
15:52
3
Python深度学习编程
1、Python编程强化训练
10:09
2、面向对象编程在神经网络中的典型应用
18:16
3、Numpy矩阵运算性能优化技巧
17:26
4、PyTorch全流程开发
14:03
5、张量操作实验室：创建/切片/广播机制
16:20
6、自动求导系统深度解析（计算图可视化）
12:48
7、从零实现线性回归模型（数据加载+训练循环）
13:20
8、计算机视觉入门实战
18:18
9、OpenCV图像处理基础（滤波/边缘检测）
16:27
10、FashionMNIST分类项目全流程开发
17:20
4
神经网络深度解析
1、前馈网络原理拆解
10:39
2、手写数字识别实战（MNIST数据集）
16:17
3、激活函数对比实验（Sigmoid/ReLU/LeakyReLU）
14:25
4、CNN架构进化史
13:15
5、从LeNet到ResNet的模型结构演进
13:01
6、卷积核工作原理动态演示（特征提取可视化）
15:19
7、RNN与时序模型
10:50
8、LSTM门控机制动画解析
14:56
9、股票价格预测实战项目
15:30
10、模型调优方法论
14:21
11、超参数网格搜索实战（学习率/批大小）
15:15
12、正则化技术对比（Dropout/L1/L2）
14:50
5
前沿技术专题
1、Transformer革命
10:04
2、Self-Attention机制数学推导
12:34
3、中文文本摘要生成实战
14:16
4、生成对抗网络
15:17
5、DCGAN实现人脸生成（CelebA数据集）
15:16
6、风格迁移艺术创作实践
12:09
7、大模型技术揭秘
13:21
8、预训练模型微调实战（HuggingFace）
11:56
9、Prompt工程最佳实践
17:58
6
项目实战
1、医学影像诊断系统（X光片分类）
10:40
2、智能客服机器人（基于BERT的意图识别）
14:28
3、模型部署实战（ONNX格式转换+Flask API开发）
13:39
牛叔叔
好好学习
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