近年來，隨著卷積神經網絡（CNN）等深度學習技術的飛速發展，人工智能迎來了第三次發展浪潮，AI技術在各行各業中的應用日益廣泛。

注意力機制：理解其在現代深度學習中的關鍵作用；

Transformer模型：深入剖析BERT、GPT（1/2/3/3.5/4）、DETR、ViT、Swin Transformer等經典模型的原理與應用；

生成式模型：探索變分自編碼器VAE、生成式對抗網絡GAN、擴散模型（Diffusion Model）等技術；

目標檢測算法：詳細講解R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD等算法的實現與優化；

圖神經網絡：深入研究GCN、GAT、GIN等圖神經網絡模型的應用；

強化學習：解析Q-Learning、DQN等經典強化學習算法；

深度學習模型可解釋性與可視化：介紹CAM、Grad-CAM、LIME、t-SNE等技術，提升模型的可理解性。

第一章、注意力（Attention）機制

1、注意力機制的背景和動機（為什么需要注意力機制？注意力機制的起源和發展里程碑）。

2、注意力機制的基本原理（什么是注意力機制？注意力機制的數學表達與基本公式、用機器翻譯任務帶你了解Attention機制、如何計算注意力權重？）

3、注意力機制的主要類型：鍵值對注意力機制（Key-Value Attention）、自注意力（Self-Attention）與多頭注意力（Multi-Head Attention）、Soft Attention 與 Hard Attention、全局（Global）與局部（Local）注意力

4、注意力機制的優化與變體：稀疏注意力（Sparse Attention）、自適應注意力（Adaptive Attention）、動態注意力機制（Dynamic Attention）、跨模態注意力機制（Cross-Modal Attention）

5、注意力機制的可解釋性與可視化技術：注意力權重的可視化（權重熱圖）

6、案例

第二章、自然語言處理（NLP）領域的Transformer模型

1、Transformer模型的提出背景（從RNN、LSTM到注意力機制的演進、Transformer模型的誕生背景及其在自然語言處理和計算視覺中的重要性）

2、Transformer模型的進化之路（RCTM→RNN Encoder-Decoder→Bahdanau Attention→Luong Attention→Self Attention）

3、Transformer模型拓撲結構（編碼器、解碼器、多頭自注意力機制、前饋神經網絡、層歸一化和殘差連接等）

4、Transformer模型工作原理（輸入數據的Embedding、位置編碼、層規范化、帶掩碼的自注意力層、編碼器到解碼器的多頭注意力層、編碼器的完整工作流程、解碼器的完整工作流程、Transformer模型的損失函數）

5、BERT模型的工作原理（輸入表示、多層Transformer編碼器、掩碼語言模型MLM、下一句預測NSP）

6、GPT系列模型（GPT-1 / GPT-2 / GPT-3 / GPT-3.5 / GPT-4）的工作原理（單向語言模型、預訓練、自回歸生成、Zero-shot Learning、上下文學習、RLHF人類反饋強化學習、多模態架構）

7、案例

第三章、計算視覺（CV）領域的Transformer模型

1、ViT模型（提出的背景、基本架構、與傳統CNN的比較、輸入圖像的分塊處理、位置編碼、Transformer編碼器、分類頭、ViT模型的訓練與優化、ViT模型的Python代碼實現）

2、Swin Transformer模型（提出的背景、基本架構、與ViT模型的比較、分層架構、窗口機制、位置編碼、Transformer編碼器、模型的訓練與優化、模型的Python代碼實現）

3、DETR模型（提出的背景、基本架構、與RCNN、YOLO系列模型的比較、雙向匹配損失與匈牙利匹配算法、匹配損失與框架損失、模型的訓練與優化、模型的Python代碼實現）

4、案例

第四章、時間序列建模與預測的大語言模型

1、時間序列建模的大語言模型技術細節（基于Transformer的時間序列預測原理、自注意力機制、編碼器-解碼器結構、位置編碼）

2、時間序列建模的大語言模型訓練

3、Time-LLM模型詳解（拓撲結構簡介、重新編程時間序列輸入、Prompt-as-Prefix (PaP)等）

4、基于TimeGPT的時間序列預測（TimeGPT工作原理詳解、TimeGPT庫的安裝與使用）

5、案例

第五章、目標檢測算法

1、目標檢測任務與圖像分類識別任務的區別與聯系。

2、兩階段（Two-stage）目標檢測算法：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN（RCNN的工作原理、Fast R-CNN和Faster R-CNN的改進之處 ）。

3、一階段（One-stage）目標檢測算法：YOLO模型、SDD模型（拓撲結構及工作原理）。

4、案例

第六章、目標檢測的大語言模型

1、基于大語言模型的目標檢測的工作原理（輸入圖像的特征提取、文本嵌入的生成、視覺和語言特征的融合、目標檢測與輸出）

2、目標檢測領域的大語言模型概述（Pix2Seq、Grounding DINO、Lenna等）

3、案例

第七章、語義分割的大語言模型

1、基于大語言模型的語義分割的工作原理（圖像特征提取、文本嵌入生成、跨模態融合、分割預測）

2、語義分割領域的大語言模型概述（ProLab、Segment Anything Model、CLIPSeg、Segment Everything Everywhere Model等）

3、案例

第八章、LLaVA多模態大語言模型

1、LLaVA的核心技術與工作原理（模型拓撲結構講解）

2、LLaVA與其他多模態模型的區別（LLaVA模型的優勢有哪些？）

3、LLaVA的架構與訓練（LLaVA的多模態輸入處理與特征表示、視覺編碼器與語言模型的結合、LLaVA的訓練數據與預訓練過程）

4、LLaVA的典型應用場景（圖像問答、圖像生成與描述等）

5、案例

第九章、物理信息神經網絡（PINN）

1、物理信息神經網絡的背景（物理信息神經網絡（PINNs）的概念及其在科學計算中的重要性、傳統數值模擬方法與PINNs的比較）

2、PINN工作原理：物理定律與方程的數學表達、如何將物理定律嵌入到神經網絡模型中？PINN的架構（輸入層、隱含層、輸出層的設計）、物理約束的形式化（如何將邊界條件等物理知識融入網絡？）損失函數的設計（數據驅動與物理驅動的損失項）

3、案例

第十章、生成式模型

1、變分自編碼器VAE（自編碼器的基本結構與工作原理、降噪自編碼器、掩碼自編碼器、變分推斷的基本概念及其與傳統貝葉斯推斷的區別、VAE的編碼器和解碼器結構及工作原理）。

2、生成式對抗網絡GAN（GAN提出的背景和動機、GAN的拓撲結構和工作原理、生成器與判別器的角色、GAN的目標函數、對抗樣本的構造方法）。

3、擴散模型Diffusion Model（擴散模型的核心概念？如何使用隨機過程模擬數據生成？擴散模型的工作原理）。

4、跨模態圖像生成DALL.E（什么是跨模態學習？DALL.E模型的基本架構、模型訓練過程）。

5、案例

第十一章、自監督學習模型

1、自監督學習的基本概念（自監督學習的發展背景、自監督學習定義、與有監督學習和無監督學習的區別）

2、經典的自監督學習模型的基本原理、模型架構及訓練過程（對比學習: SimCLR、MoCo；生成式方法：AutoEncoder、GPT；預文本任務：BERT掩碼語言模型）

3、自監督學習模型的Python代碼實現

4、案例

第十二章、圖神經網絡

1、圖神經網絡的背景和基礎知識（什么是圖神經網絡？圖神經網絡的發展歷程？為什么需要圖神經網絡？）

2、圖的基本概念和表示（圖的基本組成：節點、邊、屬性；圖的表示方法：鄰接矩陣；圖的類型：無向圖、有向圖、加權圖）。

3、圖神經網絡的工作原理（節點嵌入和特征傳播、聚合鄰居信息的方法、圖神經網絡的層次結構）。

4、圖卷積網絡（GCN）的工作原理。

5、圖神經網絡的變種和擴展：圖注意力網絡（GAT）、圖同構網絡（GIN）、圖自編碼器、圖生成網絡。

6、案例

第十三章、強化學習

1、強化學習的基本概念和背景（什么是強化學習？強化學習與其他機器學習方法的區別？強化學習的應用領域有哪些？

2、Q-Learning（馬爾可夫決策過程、Q-Learning的核心概念、什么是Q函數？Q-Learning的基本更新規則）。

3、深度Q網絡（DQN）（為什么傳統Q-Learning在高維或連續的狀態空間中不再適用？如何使用神經網絡代替Q表來估計Q值？目標網絡的作用及如何提高DQN的穩定性？）

4、案例

第十四章、深度學習模型可解釋性與可視化方法

1、什么是模型可解釋性？為什么需要對深度學習模型進行解釋？

2、可視化方法有哪些（特征圖可視化、卷積核可視化、類別激活可視化等）？

3、類激活映射CAM（Class Activation Mapping）、梯度類激活映射GRAD-CAM、局部可解釋模型-敏感LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanation）、等方法原理講解。

4、t-SNE的基本概念及使用t-SNE可視化深度學習模型的高維特征。

5、案例

第十五章、神經架構搜索（Neural Architecture Search, NAS）

1、NAS的背景和動機（傳統的神經網絡設計依賴經驗和直覺，既耗時又可能達不到最優效果。通過自動搜索，可以發現傳統方法難以設計的創新和高效架構。）

2、NAS的基本流程：搜索空間定義（確定搜索的網絡架構的元素，如層數、類型的層、激活函數等。）、搜索策略（隨機搜索、貝葉斯優化、進化算法、強化學習等）、性能評估

3、NAS的關鍵技術：進化算法（通過模擬生物進化過程，如變異、交叉和選擇，來迭代改進網絡架構）、強化學習（使用策略網絡來生成架構，通過獎勵信號來優化策略網絡）、貝葉斯優化（利用貝葉斯方法對搜索空間進行高效的全局搜索，平衡探索和利用）

4、案例