深度学习入门看这一篇就够了!(附学习资料)
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深度学习的应用非常广泛，如果你是搞人工智能相关的，那必须得会深度学习，深度学习是后续学习大模型，计算机视觉，多模态等领域的基础这一期的教程不一样的点在于，以模型为基本线来讲解各个深度学习的知识，看起来内容很系统，分类也非常的清晰下面具体来介绍一下这个深度学习入门教程，内容很多，但很全面这一部分先介绍深度学习的研究范围，然后介绍前馈神经网络模型，这个模型非常经典，里面包含各种深度学习技巧，然后介绍反向传播算法，正则化相关的内容，最后是模型优化的技巧，都是核心的干货这一部分先介绍卷积神经网络模型包括卷积层，池化层和全连接层，还有卷积神经网络模型的各种变体LeNet, AlexNet, VGG-Net等，最后介绍循环神经网络，以及LSTM和GRU等常见变体模型这一部分主要是各种transformer相关的模型，从transformer模型框架开始介绍，然后是GPT系列模型，Bert系列模型，T5系列模型，还有LLAMA系列等内容，非常的全面，以及都是近几年前沿的内容，想要学习大模型，以及做科研的同学可以重点看一下这一部分主要是介绍NLP相关的内容，从句子向量开始，这个用的比较少，然后是介绍词向量的内容，包括VSM, LSA, Word2Vec, GloVe, FastText, ELMo等，都是经典的模型这一部分主要是介绍点击率预测模型，是互联网广告，推荐系统和搜索引擎中的核心算法组件，从传统的方法LR模型，FM模型，到神经网络模型DSSM, FNN，再到DeepMCP, FGCNN等，总共几十个模型这一部分先介绍Graph Embedding模型，然后介绍图神经网络模型，包括GNN, GCN, AGCN, GCMC等模型，适合想要深入彻底学习GNN的同学，学完这一部分，你就是图神经网络的神这一部分主要是关于推荐算法的内容，包括传统的推荐算法GroupLens, PMF, SVD++等模型，然后是基于神经网络的推荐算法，MIND, ESAM，DLRM等，内容太多了，介绍不过来这一部分先介绍Prompt工程，prompt是成本比较低，但是能提高大模型性能的好办法，能够水很多论文，涨点感觉有点玄学，然后是介绍大模型高效参数微调和LLM量化的内容，属于核心内容上面的内容非常系统全面，大家不用全部都看完，想要学习大模型，自然语言处理的，就重点看Transformer系列和LLM，想要学习图神经网络的，就看GNN模型2. 发送口令“深度学习入门教程”领取（人工回复可能有时差，都会发给大家的，不用着急
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