从入门到精通的深度学习教程
每个模型都有交互式Excel演示、手推公式和动态可视化，零基础也能理解深度学习的核心原理。
🔍 CNN 卷积神经网络
图像识别的基石，理解卷积、池化、VGG、ResNet
计算机视觉🔁 RNN 与 LSTM
序列建模基础，时序预测与自然语言处理
序列建模⚡ Transformer
注意力机制驱动的革命性架构，GPT/BERT的基础
NLP · 大模型🎨 GAN 生成对抗网络
生成模型的原理，DCGAN、StyleGAN、WGAN
生成模型🔮 VAE 变分自编码器
概率生成模型，理解重参数化技巧与KL散度
生成模型🧬 U-Net 医学图像分割
编码器-解码器架构，跳跃连接在分割任务中的应用
图像分割🖼️ CLIP 对比学习
多模态理解前沿，图文对比学习与zero-shot分类
多模态🧪 AlphaFold 蛋白质折叠
AI驱动的生物学革命，Evoformer架构解析
生物信息🧠 MLP 多层感知机
神经网络基础，从矩阵运算到反向传播
基础📊 Softmax 与交叉熵
分类任务的核心，从公式到Excel手推
基础📉 损失函数
MSE、CE、Huber、Focal — 何时用哪个
基础🌀 DeepSeek 推理模型
思维链推理、专家混合、FP8量化技术
大模型💬 AI 助手
基于 DeepSeek R1 和 Claude 的智能对话助手
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