Python深度学习进阶与应用丨注意力（Attention）机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习详解等

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，让你系统掌握AI新理论、新方法及其Python代码实现。课程采用“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。

条件：本教程为进阶学习，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：用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重？
3.注意力机制的一些变体（硬性注意力机制、软性注意力机制、键值对注意力机制、多头注意力机制、多头注意力机制、……）
4.注意力机制的可解释性（如何使用注意力机制进行模型解释？注意力机制的可视化技术？）
5.案例演示、实操练习

第二章 Transformer模型详解

1.Transformer模型拓扑结构
2.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？）
3.自然语言处理（NLP）领域的Transformer模型：BERT、GPT-1 / GPT-2 / GPT-3 / GPT-3.5 / GPT-4（模型的总体架构、输入和输出形式、预训练目标、预训练数据的选择和处理、词嵌入方法、GPT系列模型的改进与演化、……）。
4.计算视觉（CV）领域的Transformer模型：DETR / ViT / Swin Transformer（DERT：基于Transformer的检测头设计、双向匹配损失；ViT：图像如何被分割为固定大小的patches？如何将图像patches线性嵌入到向量中？Transformer在处理图像上的作用？Swin：窗口化自注意力机制、层次化的Transformer结构、如何利用位移窗口实现长范围的依赖？）
5.案例演示、实操练习

第三章 生成式模型详解

1.变分自编码器VAE（自编码器的基本结构与工作原理、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）
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、实操练习

第四章 目标检测算法详解

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、实操练习

第五章 图神经网络详解

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、实操练习

第六章 强化学习详解

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、实操练习

第七章 深度学习模型可解释性与可视化方法详解

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、实操练习

第八章 讨论与答疑

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