缺口分析：从理论公式到代码落地的断层

很多算法工程师在简历上写着“精通深度学习”，但在面试或实际项目中，往往卡在“看懂公式”与“写出代码”之间的巨大鸿沟上。这门课直击这一痛点：它不只停留在数学推导，而是将抽象的神经网络结构（如 Transformer 的多头注意力机制、LSTM 的门控逻辑）转化为可运行的代码逻辑。对于备考者，这是验证你是否真正理解了 Transformer 架构而非仅仅背诵论文的绝佳试金石；对于转岗者，它提供了一套从零构建模型、处理序列数据的核心方法论，填补了纯理论学习与工程落地之间的能力真空。

核心能力构建：序列建模与架构拆解

课程内容紧扣深度学习中的“序列建模”与“架构创新”两大核心模块。它通过实战项目，手把手带你完成从数据处理、模型搭建到训练调优的全流程。重点在于对复杂模型的解构：如何将 Transformer 中的正余弦位置编码映射到高维空间？Decoder 的自回归生成过程是如何通过 Teacher Forcing 机制实现的？这些内容要求你具备将数学概念转化为 PyTorch/TensorFlow 代码的工程能力。通过这一阶段的训练，你应能独立搭建处理文本或时间序列数据的模型，并理解不同层（如 Encoder-Decoder 结构）之间的信息流动机制。

配套练习与实战验证

学习过程中，不要只做“看客”，必须动手复现。建议对照视频中的代码，尝试修改超参数（如学习率、层数）并观察模型收敛情况；或者针对不同的序列长度调整输入维度，验证模型鲁棒性。课程中提供的实战案例覆盖了从基础 LSTM 预测到复杂 Transformer 架构解析的进阶路径，每一步都配有具体的工程实现细节。通过这些具体的练习，你应该能够回答诸如“Transformer 如何解决长距离依赖问题”以及“Decoder 在训练阶段与推理阶段有何本质区别”等关键问题。

看完应能回答的问题

在 Transformer 模型中，正余弦位置编码是如何通过数学公式将位置信息注入到词向量中的？
LSTM 结构中的输入门、遗忘门和输出门分别控制了什么信息流动？
Decoder 在训练时使用 Teacher Forcing 的具体作用是什么？推理阶段与训练阶段有何不同？
如何从代码层面理解 Transformer 中多头注意力机制（Multi-Head Attention）是如何并行处理不同语义子空间的？

【九天菜菜】深度学习实战

深度学习核心技术实战解析

编辑点评

深入浅出，实战性强，适合初学者快速掌握深度学习核心算法。

⭐ 编辑推荐

跟随九天菜菜，从基础到进阶，实战解析深度学习核心技术。

课程亮点

• 实战项目丰富

• 深入浅出讲解

• 适合初学者进阶

课程目录

220【Transformer】正余弦编码的实际计算与高维空间可视化.mp4  [107.1 MB]
194_Lesson-20.1.5.7-多步预测的代码实现（上）滑窗与标签的分割.mp4  [179.3 MB]
117_Lesson-18.3.3-cGAN与InfoGAN(1)：基本运行原理.mp4  [222.8 MB]
94_Lesson-17.8.1-基于ResNet与VGG16自建架构.mp4  [391.3 MB]
66_Lesson-16.12-全连接层的参数，用nn.Sequential复现VGG16.mp4  [648.9 MB]
59_Lesson-16.6.2-复现经典架构(2)：AlexNet【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4  [770.8 MB]
10_Lesson-7.1-神经网络的诞生与发展_batch.mp4  [217.8 MB]
154_Lesson-20.1.4.1-LSTM在单变量数据集上的预测实战（上）【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4  [131.2 MB]
163_Lesson-24.3.1-大语言模型的基本深度学习概念补充讲解【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4  [224.8 MB]
160_Lesson-24.2.1-大模型技术学习目标和内容规划.mp4  [98.7 MB]
77_Lesson-17.3.1-使用自己的图像创造数据集.mp4  [987.0 MB]
224【Transformer】完整Transformer结构下的解码器Decoder【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4  [133.0 MB]
225【Transformer】Decoder的输入与teacher forcing【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4  [218.4 MB]
211_Lesson-20.1.5.24-适用于LSTM的混合模型特征筛选法.mp4  [77.5 MB]
159_Lesson-24.1.4-ChatGPT防封指南【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4  [55.7 MB]
87_【直播加餐】07-Transformer中的注意力机制_v【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4  [227.8 MB]
08_Lesson-5-基本优化方法与最小二乘法.mp4  [1.5 GB]
38_Lesson-13.1-深度学习建模目标与性能评估理论.mp4  [1.1 GB]
42_Lesson-13.3.2-梯度不平稳性与Glorot条件（2）【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4  [457.2 MB]
114_Lesson-18.3.2-转置卷积层与DCGAN(3)：DCGAN架构复现-(上).mp4  [176.0 MB]
155_Lesson-20.1.4.1-LSTM在单变量数据集上的预测实战（下）【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4  [140.1 MB]
51_Lesson-16.1-配置环境，计算机视觉行业综述.mp4  [216.5 MB]
86_【直播加餐】06-时序卷积网络TCN架构解析与复现-v.mp4  [181.7 MB]
146_Lesson-20.1.1.2-LSTM治理权重冲突问题的基本思路.mp4  [107.6 MB]
181_Lesson-24.10.2-针对SCAN数据集的Few-shot-LtM提示工程流程.mp4  [306.6 MB]
198_Lesson-20.1.5.11【Q&A】多步递归预测的Q&A【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4  [46.4 MB]
229【Transformer】Decoder-Only结构下的Decoder【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4  [154.0 MB]
226【Transformer】掩码与掩码注意力机制 v2.mp4  [218.2 MB]
222【Transformer】 编码器结构详解之Layer Normalization.mp4  [105.1 MB]
217【Transformer】 Transformer的基本架构.mp4  [132.3 MB]
200_Lesson-20.1.5.13-股票业务指导数据预处理（上）【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4  [90.0 MB]
195_Lesson-20.1.5.8-多步预测的代码实现（下）：早停机制与预测值去重.mp4  [153.5 MB]
166_Lesson-24.4-大模型课程硬件要求说明【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4  [156.2 MB]
151_Lesson-20.1.3.1-nn.LSTM层的参数群-(下)：Proj_size【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4  [136.8 MB]
139_Lesson-19.3.4.5-双向循环神经网络【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4  [64.7 MB]
…（已达 35 条上限，后续省略）