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    人工智能-大模型

Parts

  1. P1 · [中文] 01-深度学习简介
  2. P2 · [中文] 02-如何训练神经网络
  3. P3 · [中文] 03-近似理论
  4. P4 · [中文] 04-架构:网格
  5. P5 · [中文] 05-架构:图
  6. P6 · [中文] 06-泛化理论
  7. P7 · [中文] 07-优化的缩放规则
  8. P8 · [中文] 08-架构:Transformer
  9. P9 · [中文] 09-深度学习黑客指南
  10. P10 · [中文] 10-架构:记忆
  11. P11 · [中文] 11-表示学习:基于重建
  12. P12 · [中文] 12-表示学习:基于相似性
  13. P13 · [中文] 13-表示学习:理论
  14. P14 · [中文] 14-生成模型:基础
  15. P15 · [中文] 15-生成模型:表示学习与生成建模的结合
  16. P16 · [中文] 16-生成模型:条件模型
  17. P17 · [中文] 17-泛化:分布外 (OOD)
  18. P18 · [中文] 18-迁移学习:模型
  19. P19 · [中文] 19-迁移学习:数据
  20. P20 · [中文] 20-缩放定律
  21. P21 · [中文] 21-语言模型
  22. P22 · [中文] 22-度量深度学习
  23. P23 · [中文] 23-深度学习的推理方法
  24. P24 · [中文] 24-PyTorch教程
  25. P25 · [英文] 01-深度学习简介
  26. P26 · [英文] 02-如何训练神经网络
  27. P27 · [英文] 03-近似理论
  28. P28 · [英文] 04-架构:网格
  29. P29 · [英文] 05-架构:图
  30. P30 · [英文] 06-泛化理论
  31. P31 · [英文] 07-优化的缩放规则
  32. P32 · [英文] 08-架构:Transformer
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  34. P34 · [英文] 10-架构:记忆
  35. P35 · [英文] 11-表示学习:基于重建
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  39. P39 · [英文] 15-生成模型:表示学习与生成建模的结合
  40. P40 · [英文] 16-生成模型:条件模型
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  42. P42 · [英文] 18-迁移学习:模型
  43. P43 · [英文] 19-迁移学习:数据
  44. P44 · [英文] 20-缩放定律
  45. P45 · [英文] 21-语言模型
  46. P46 · [英文] 22-度量深度学习
  47. P47 · [英文] 23-深度学习的推理方法
  48. P48 · [英文] 24-PyTorch教程
Description
从神经网络的核心原理讲起,逐步深入到训练方法、架构设计与优化技巧,这套课程用 12 节课串联起一条清晰的学习路径。你会先理解神经元如何组合成网络、梯度下降与反向传播怎样驱动训练,再探讨神经网络的逼近能力以及卷积、图神经网络等面向不同数据结构的建模方式。接着,泛化理论帮你弄清模型为何能举一反三,超参数缩放法则则让训练在更大规模下保持高效。后半部分重点拆解 Transformer 架构,并分享调参、训练与调试的实战经验,同时覆盖从 RNN 到 LSTM 的序列建模思路。在表示学习环节,课程深入自编码器、向量量化以及对比学习,展示如何让模型从相似性度量出发理解世界。整套内容兼顾理论直觉与工程落地,适合对深度学习有一定好奇、希望系统建立认知框架的学生、研究者和开发者。

Comments

datoutama 2026-06-25

爱看,UP加油!

tumbleweed风之草 2026-06-24

好用心的视频!

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