課程簡介

覆蓋了深度學習、強化學習和大模型的基本概念，并從理論到應用逐步展開，旨在幫助學生建立全面的理解。

目標收益

1，掌握深度學習基礎理論與核心概念
2，了解大模型技術(shù)挑戰(zhàn)與應用場景
3，學習智能體與強化學習的關(guān)鍵技術(shù)

培訓對象

課程內(nèi)容

第一部分：深度學習基礎（3小時）
一，深度學習簡介 (30分鐘)
1.什么是深度學習？
2.深度學習的歷史背景和發(fā)展
3.深度學習與傳統(tǒng)機器學習的區(qū)別
二，神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 (1小時)
1.神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結(jié)構(gòu)（感知機、多層感知機）
2.激活函數(shù)（ReLU、Sigmoid等）
3.反向傳播算法
三，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN） (1小時)
1.CNN的基本概念與原理
2.卷積層、池化層、全連接層
3.常見CNN架構(gòu)（如LeNet、VGG、ResNet）
四，訓練與優(yōu)化 (30分鐘)
1.梯度下降與優(yōu)化方法（SGD、Adam等）
2.正則化與避免過擬合
第二部分：大模型與智能體（3小時）
一，大模型的挑戰(zhàn)與應用 (1小時)
1.大模型的定義與特點
2.GPT、BERT等大型預訓練模型的架構(gòu)與應用
3.DeepSeek 的推理模型
4.CLIP跨模態(tài)大模型
5.訓練大模型的技術(shù)挑戰(zhàn)（計算資源、數(shù)據(jù)等）
二，智能體與強化學習 (1小時)
1.強化學習基本概念：獎勵、策略、值函數(shù)
2.Q-learning與深度Q網(wǎng)絡（DQN）
訓練智能體的環(huán)境與算法