近年来，随着卷积神经网络（CNN）等深度学习技术的飞速发展，人工智能迎来了第三次发展浪潮，AI技术在各行各业中的应用日益广泛。本教程致力于帮助学员深入了解人工智能领域近3 - 5年内的最新理论与技术，全面掌握AI前沿技术、新理论及其Python代码实现，助力学员在人工智能领域保持技术领先。
采用“理论讲解 + 案例实战 + 动手实操 + 讨论互动”的多元方式，层层剖析，深入浅出地介绍以下核心技术：
🔍 注意力机制：深入探究注意力机制在现代深度学习中的关键作用，剖析其如何优化模型性能，提升模型对关键信息的关注度，从而在众多复杂任务中发挥核心支撑作用。
🌐 Transformer模型：系统深入剖析Transformer架构及其衍生模型BERT、GPT（1/2/3/3.5/4）、DETR、ViT、Swin Transformer等经典模型的原理与应用。从自注意力机制的创新引入，到多头注意力的高效并行处理，再到不同模型在自然语言处理、计算机视觉等领域的独特应用拓展，全方位解读其技术精髓与实践价值。
🎨 生成式模型：全面探索生成式模型领域的前沿技术，包括变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型（Diffusion Model）等。详细讲解各模型的生成原理、训练过程以及在图像生成、文本生成等任务中的创新应用，揭示其如何通过学习数据分布生成高质量、多样化的样本，为创意产业与数据增强等领域带来全新突破。
🎯 目标检测算法：详细讲解目标检测领域的经典算法，涵盖R - CNN、Fast R - CNN、Faster R - CNN、YOLO、SSD等。从早期的两阶段检测框架到如今的单阶段高效检测算法，深入剖析各算法的网络结构、损失函数设计、优化策略以及在不同场景下的性能表现与应用优势，助力学员掌握目标检测技术的演进脉络与实战技巧。
📈 图神经网络：深入研究图神经网络模型，重点聚焦GCN、GAT、GIN等模型的应用。探讨图结构数据的表示学习方法，分析这些模型如何通过聚合邻域信息、引入注意力机制等方式，有效处理社交网络、分子结构、知识图谱等领域的复杂图数据，挖掘图中蕴含的丰富关系与模式，为图数据分析与挖掘任务提供强大技术支持。
🎮 强化学习：精准解析强化学习领域的经典算法，如Q - Learning、DQN等。从智能体与环境的交互机制出发，详细阐述价值函数估计、策略改进等核心概念，剖析算法在解决序列决策问题、游戏对抗、机器人控制等任务中的应用策略与优化技巧，引导学员掌握强化学习在复杂动态系统中的决策优化原理与实践方法。
📊 深度学习模型可解释性与可视化：讲解深度学习模型可解释性与可视化的关键技术，包括CAM、Grad - CAM、LIME、t - SNE等。通过这些技术手段，深入剖析模型内部决策过程，将复杂的模型输出转化为直观可理解的可视化结果，帮助学员提升对模型的理解与信任，为模型的优化改进、实际应用部署以及与非技术领域人员的沟通协作提供有力支撑，推动深度学习技术在更多领域的可靠应用。
🎓 该教程适合已经掌握卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等基础知识的人员，并要求具备一定的Python编程基础，熟悉numpy、pandas、matplotlib、scikit - learn、pytorch等常用第三方库。通过系统学习本教程，学员能够全面深入地掌握最新的AI技术，显著提升解决实际问题的能力，进而成长为AI领域的技术专家，在人工智能的前沿探索与应用创新中发挥关键作用。
第一章 注意力（Attention）机制
1、注意力机制的背景和动机（为什么需要注意力机制？注意力机制的起源和发展里程碑）
2、注意力机制的基本原理（什么是注意力机制？注意力机制的数学表达与基本公式、用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重？）
3、注意力机制的主要类型：键值对注意力机制（Key-Value Attention）、自注意力（Self-Attention）与多头注意力（Multi-Head Attention）、Soft Attention 与 Hard Attention、全局（Global）与局部（Local）注意力
4、注意力机制的优化与变体：稀疏注意力（Sparse Attention）、自适应注意力（Adaptive Attention）、动态注意力机制（Dynamic Attention）、跨模态注意力机制（Cross-Modal Attention）
5、注意力机制的可解释性与可视化技术：注意力权重的可视化（权重热图）
6、案例演示与实操练习
第二章 自然语言处理（NLP）领域的Transformer模型
1、Transformer模型的提出背景（从RNN、LSTM到注意力机制的演进、Transformer模型的诞生背景及其在自然语言处理和计算视觉中的重要性）
2、Transformer模型的进化之路（RCTM→RNN Encoder-Decoder→Bahdanau Attention→Luong Attention→Self Attention）
3、Transformer模型拓扑结构（编码器、解码器、多头自注意力机制、前馈神经网络、层归一化和残差连接等）
4、Transformer模型工作原理（输入数据的Embedding、位置编码、层规范化、带掩码的自注意力层、编码器到解码器的多头注意力层、编码器的完整工作流程、解码器的完整工作流程、Transformer模型的损失函数）
5、BERT模型的工作原理（输入表示、多层Transformer编码器、掩码语言模型MLM、下一句预测NSP）
6、GPT系列模型（GPT-1 / GPT-2 / GPT-3 / GPT-3.5 / GPT-4）的工作原理（单向语言模型、预训练、自回归生成、Zero-shot Learning、上下文学习、RLHF人类反馈强化学习、多模态架构）
7、案例演示与实操练习
第三章 计算视觉（CV）领域的Transformer模型
1、ViT模型（提出的背景、基本架构、与传统CNN的比较、输入图像的分块处理、位置编码、Transformer编码器、分类头、ViT模型的训练与优化、ViT模型的Python代码实现）
2、Swin Transformer模型（提出的背景、基本架构、与ViT模型的比较、分层架构、窗口机制、位置编码、Transformer编码器、模型的训练与优化、模型的Python代码实现）
3、DETR模型（提出的背景、基本架构、与RCNN、YOLO系列模型的比较、双向匹配损失与匈牙利匹配算法、匹配损失与框架损失、模型的训练与优化、模型的Python代码实现）
4、案例演示与实操练习
第四章 时间序列建模与预测的大语言模型
1、时间序列建模的大语言模型技术细节（基于Transformer的时间序列预测原理、自注意力机制、编码器-解码器结构、位置编码）
2、时间序列建模的大语言模型训练
3、Time-LLM模型详解（拓扑结构简介、重新编程时间序列输入、Prompt-as-Prefix (PaP)等）
4、基于TimeGPT的时间序列预测（TimeGPT工作原理详解、TimeGPT库的安装与使用）
5、案例演示与实操练习
第五章 目标检测算法
1、目标检测任务与图像分类识别任务的区别与联系
2、两阶段（Two-stage）目标检测算法：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN（RCNN的工作原理、Fast R-CNN和Faster R-CNN的改进之处 ）
3、一阶段（One-stage）目标检测算法：YOLO模型、SDD模型（拓扑结构及工作原理）
4、案例演示与实操练习
第六章 目标检测的大语言模型
1、基于大语言模型的目标检测的工作原理（输入图像的特征提取、文本嵌入的生成、视觉和语言特征的融合、目标检测与输出）
2、目标检测领域的大语言模型概述（Pix2Seq、Grounding DINO、Lenna等）
3、案例演示与实操练习
第七章 语义分割的大语言模型
1、基于大语言模型的语义分割的工作原理（图像特征提取、文本嵌入生成、跨模态融合、分割预测）
2、语义分割领域的大语言模型概述（ProLab、Segment Anything Model、CLIPSeg、Segment Everything Everywhere Model等）
3、案例演示与实操练习
第八章 LLaVA多模态大语言模型
1、LLaVA的核心技术与工作原理（模型拓扑结构讲解）
2、LLaVA与其他多模态模型的区别（LLaVA模型的优势有哪些？）
3、LLaVA的架构与训练（LLaVA的多模态输入处理与特征表示、视觉编码器与语言模型的结合、LLaVA的训练数据与预训练过程）
4、LLaVA的典型应用场景（图像问答、图像生成与描述等）
5、案例演示与实操练习
第九章 物理信息神经网络（PINN）
1、物理信息神经网络的背景（物理信息神经网络（PINNs）的概念及其在科学计算中的重要性、传统数值模拟方法与PINNs的比较）
2、PINN工作原理：物理定律与方程的数学表达、如何将物理定律嵌入到神经网络模型中？PINN的架构（输入层、隐含层、输出层的设计）、物理约束的形式化（如何将边界条件等物理知识融入网络？）损失函数的设计（数据驱动与物理驱动的损失项）
3、案例演示与实操练习
第十章 生成式模型
1、变分自编码器VAE（自编码器的基本结构与工作原理、降噪自编码器、掩码自编码器、变分推断的基本概念及其与传统贝叶斯推断的区别、VAE的编码器和解码器结构及工作原理）
2、生成式对抗网络GAN（GAN提出的背景和动机、GAN的拓扑结构和工作原理、生成器与判别器的角色、GAN的目标函数、对抗样本的构造方法）
3、扩散模型Diffusion Model（扩散模型的核心概念？如何使用随机过程模拟数据生成？扩散模型的工作原理）
4、跨模态图像生成DALL.E（什么是跨模态学习？DALL.E模型的基本架构、模型训练过程）
5、案例演示与实操练习
第十一章 自监督学习模型
1、自监督学习的基本概念（自监督学习的发展背景、自监督学习定义、与有监督学习和无监督学习的区别）
2、经典的自监督学习模型的基本原理、模型架构及训练过程（对比学习: SimCLR、MoCo；生成式方法：AutoEncoder、GPT；预文本任务：BERT掩码语言模型）
3、自监督学习模型的Python代码实现
4、案例演示与实操练习
第十二章 图神经网络
1、图神经网络的背景和基础知识（什么是图神经网络？图神经网络的发展历程？为什么需要图神经网络？）
2、图的基本概念和表示（图的基本组成：节点、边、属性；图的表示方法：邻接矩阵；图的类型：无向图、有向图、加权图）
3、图神经网络的工作原理（节点嵌入和特征传播、聚合邻居信息的方法、图神经网络的层次结构）
4、图卷积网络（GCN）的工作原理
5、图神经网络的变种和扩展：图注意力网络（GAT）、图同构网络（GIN）、图自编码器、图生成网络。
6、案例演示与实操练习
第十三章 强化学习
1、强化学习的基本概念和背景（什么是强化学习？强化学习与其他机器学习方法的区别？强化学习的应用领域有哪些？
2、Q-Learning（马尔可夫决策过程、Q-Learning的核心概念、什么是Q函数？Q-Learning的基本更新规则）
3、深度Q网络（DQN）（为什么传统Q-Learning在高维或连续的状态空间中不再适用？如何使用神经网络代替Q表来估计Q值？目标网络的作用及如何提高DQN的稳定性？）
4、案例演示与实操练习
第十四章 深度学习模型可解释性与可视化方法
1、什么是模型可解释性？为什么需要对深度学习模型进行解释？
2、可视化方法有哪些（特征图可视化、卷积核可视化、类别激活可视化等）？
3、类激活映射CAM（Class Activation Mapping）、梯度类激活映射GRAD-CAM、局部可解释模型-敏感LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanation）、等方法原理讲解。
4、t-SNE的基本概念及使用t-SNE可视化深度学习模型的高维特征。
5、案例演示与实操练习
第十五章 神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）
1、NAS的背景和动机（传统的神经网络设计依赖经验和直觉，既耗时又可能达不到最优效果。通过自动搜索，可以发现传统方法难以设计的创新和高效架构）
2、NAS的基本流程：搜索空间定义（确定搜索的网络架构的元素，如层数、类型的层、激活函数等）、搜索策略（随机搜索、贝叶斯优化、进化算法、强化学习等）、性能评估
3、NAS的关键技术：进化算法（通过模拟生物进化过程，如变异、交叉和选择，来迭代改进网络架构）、强化学习（使用策略网络来生成架构，通过奖励信号来优化策略网络）、贝叶斯优化（利用贝叶斯方法对搜索空间进行高效的全局搜索，平衡探索和利用）
4、案例演示与实操练习
第十六章 讨论与答疑
1、相关学习资料分享与拷贝（图书推荐等）
2、便于后期的讨论与答疑
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