盧菁博士人工智能體系課(進階版)：深度學(xué)習(xí)與實戰(zhàn)應(yīng)用全解析
本課程由盧菁博士領(lǐng)銜打造，聚焦深度學(xué)習(xí)核心算法與工業(yè)級項目落地，涵蓋計算機視覺、自然語言處理及推薦系統(tǒng)三大方向。課程包含37節(jié)高清視頻，從基礎(chǔ)理論（如距離度量、特征工程）到前沿技術(shù)（如Transformer架構(gòu)、擴散模型）全鏈路覆蓋，并配套完整代碼實現(xiàn)與數(shù)據(jù)集。
核心模塊包括：計算機視覺實戰(zhàn)（如YOLO目標檢測、ResNet以圖搜圖）、NLP高階應(yīng)用（如BERT微調(diào)、GPT系列模型解析）、推薦系統(tǒng)專項（如召回策略、AB測試方法論），特別加入醫(yī)學(xué)影像識別（乳腺癌檢測）與電商評論情感分析等企業(yè)級案例。
核心技術(shù)體系與工程化實踐
課程以“理論推導(dǎo)+代碼復(fù)現(xiàn)+項目拆解”為核心模式，覆蓋深度學(xué)習(xí)全棧技術(shù)：模型優(yōu)化（如Dropout正則化、GBDT集成學(xué)習(xí)）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN數(shù)學(xué)原理與訓(xùn)練技巧）、大模型部署（如TensorRT量化加速、ONNX模型轉(zhuǎn)換）。
實戰(zhàn)項目包含多模態(tài)商品檢索（結(jié)合CLIP與知識圖譜）、工業(yè)缺陷檢測（小樣本半監(jiān)督學(xué)習(xí)）、智能文本摘要（基于Bart模型），并附贈模型壓縮工具包（剪枝/量化/蒸餾）與分布式訓(xùn)練資源調(diào)度策略。每個模塊均提供工業(yè)級數(shù)據(jù)預(yù)處理模板與特征工程方案。
工具鏈與學(xué)習(xí)資源支持
課程配套專屬工具鏈：向量數(shù)據(jù)庫（Annoy原理與應(yīng)用）、自動化標注工具鏈（半自動化標注環(huán)境配置）、日志監(jiān)控模塊（生產(chǎn)環(huán)境模型封裝）。學(xué)員可獲取20+工業(yè)級項目源碼（如多目標推薦系統(tǒng)、跨模態(tài)檢索）、論文復(fù)現(xiàn)筆記（含關(guān)鍵超參數(shù)配置）及模型部署常見問題解決方案（如TensorRT精度損失修復(fù)）。此外，課程提供GitHub開源項目驗證的技術(shù)要點匯總表，支持學(xué)員通過私信獲取技術(shù)交流與代碼復(fù)現(xiàn)指導(dǎo)。
