Python深度学习全景进阶：注意力机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习、物理信息神经网络、神经架构搜索、深度学习模型可解释性与可视化方法等

目录

第一章 注意力（Attention）机制详解

第二章 Transformer模型详解

第三章 生成式模型详解

第四章 目标检测算法详解

第五章 图神经网络详解

第六章 强化学习详解

第七章 物理信息神经网络（PINN）

第八章 神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）

第九章 深度学习模型可解释性与可视化方法详解

第十章 讨论与答疑

更多应用

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近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术，系统掌握AI新理论、新方法及其Python代码实现。

采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出讲解注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、Swin Transformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型Diffusion Model等）、目标检测算法（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SDD等）、图神经网络（GCN、GAT、GIN等）、强化学习（Q-Learning、DQN等）、深度学习模型可解释性与可视化方法（CAM、Grad-CAM、LIME、t-SNE等）的基本原理及Python代码实现方法。

（备注：该学习为进阶课程，需要学员掌握卷积神经网络、循环神经网络等前序基础知识。同时，应具备一定的Python编程基础，熟悉numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、pytorch等第三方模块库。）

第一章 注意力（Attention）机制详解

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）。
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：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）、加权注意力（Weighted 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 7、实操练习

第二章 Transformer模型详解

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）
3、Transformer模型工作原理（为什么Transformer模型需要位置信息？位置编码的计算方法？Transformer模型的损失函数？）
4、