課程簡介
更深入具體的介紹了深度學習、強化學習和大模型的概念，并從理論到應用逐步展開，深入介紹如何應用，旨在使學生能夠深度理解，并列舉目前已知的大模型是如何成功的
目標收益
培訓對象
課程內容
第一天：深度學習基礎與大模型概念
一，深度學習與神經網絡基礎 (2小時)
1.神經網絡基礎概念及其工作原理
2.反向傳播算法詳解
3.常用激活函數與優(yōu)化算法
二，卷積神經網絡（CNN）深入探討 (2小時)
1.CNN的層次結構與工作機制
2.各種CNN架構解析（ResNet、Inception等）
3.CNN在圖像處理中的應用案例
三，大模型的背景與發(fā)展 (2小時)
1.從傳統(tǒng)模型到大模型的過渡
2.Transformer模型、MOE模型
3.BERT、GPT、DeepSeek等大模型的架構
4.預訓練與微調技術
第二天（6小時）：智能體與深度強化學習
一，強化學習基礎 (2小時)
1.強化學習的核心概念（獎勵、策略、值函數）
2.常見算法：Q-learning、Policy Gradient等
3.案例分析：如何使用強化學習解決實際問題
二，深度強化學習 (2小時)
1.DQN、A3C等深度強化學習算法
2.深度學習與強化學習的結合
3.實際應用：自適應學習與自主決策系統(tǒng)
三，前沿技術與大模型在智能體中的應用 (2小時)
1.大模型如何支持智能體的復雜任務
2.自然語言處理與智能體的結合
3.前沿案例：如OpenAI、DeepMind的成功應用
近期公開課推薦
