咚咚王

人工智能之核心技术 深度学习 第十一章 进阶深度学习模型 前言：进阶深度学习模型 —— 从感知到决策，从单模态到多模态 一、目标检测与分割：让机器“看见”世界 1.1 目标检测 vs 图像分割 任务

人工智能之核心技术 深度学习 第十章 模型部署基础 前言：模型部署基础 —— 从训练到生产 一、模型保存与加载 1.1 PyTorch：.pth / .pt 文件 保存方式（三种） 加载方式 1.2

人工智能之核心技术 深度学习 第九章 前言：框架实操（PyTorch / TensorFlow）—— 从理论到落地 掌握深度学习理论后，动手实现是检验理解、积累经验的关键一步。本章将系统对比两大主流框

人工智能之核心技术 深度学习 第八章 数据预处理与增强 前言：数据预处理与增强 —— 模型成功的基石 一、数据预处理（Data Preprocessing） 目标：清洗 + 转换 + 平衡，为模型提供

人工智能之核心技术 深度学习 第七章 扩散模型（Diffusion Models） 前言：扩散模型（Diffusion Models）—— 生成式 AI 的新王者 如果说 GAN 是生成模型的“艺术家

人工智能之核心技术 深度学习 第六章 生成对抗网络（GAN） 前言：生成对抗网络（GAN）—— 生成模型核心 生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）由

人工智能之核心技术 深度学习 第五章 Transformer模型---公式关注公众号 前言：Transformer 模型 —— 现代深度学习核心架构 自 2017 年 Google 提出 Transf

人工智能之核心技术 深度学习 第四章 循环神经网络（RNN）与序列模型 前言：循环神经网络（RNN）与序列模型 —— 自然语言处理基础 如果说 CNN 是处理空间结构（如图像）的利器，那么 RNN（R

人工智能之核心技术 深度学习 第三章 卷积神经网络（CNN） 前言：卷积神经网络（CNN）—— 计算机视觉核心 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度