补齐底层认知短板，理解模型内部运作逻辑

很多初学者在接触深度学习时，容易陷入“只会调用 API”的陷阱。这门课程专门针对这一痛点设计，它不满足于让你学会写几行代码，而是从数学和物理直觉入手，彻底拆解神经网络内部是如何运作的。通过可视化的方式，课程将抽象的“前向传播”、“反向传播”和“损失函数计算”转化为直观的动态演示，帮助你理解神经元个数如何影响模型容量，Dropout 如何防止过拟合，以及卷积操作的本质。对于已经写过代码但不知道原理、或者数学基础薄弱导致无法深入理解模型行为的学习者来说，这是补齐底层认知短板的最佳路径。学完这套课程，你应当能够独立完成从数据预处理、模型搭建、训练监控到结果可视化的全流程，不再依赖网上的复制粘贴代码，而是能够根据具体问题，自主设计网络结构，并通过调整神经元个数、层数和参数来优化模型效果。在练习时，不要只看演示视频，建议对照课程中关于“整体架构详细拆解”和“效果可视化分析”的章节，亲手敲一遍代码，并尝试修改代码中的参数，观察输出结果的变化。通过反复的“观察-动手-修改-验证”，你才能真正掌握深度学习的核心要义。

适合什么基础，建议从哪看起

这门课是典型的体系化课程，要求你具备一定的 Python 编程基础，了解基本的变量、循环和函数概念即可。对于数学基础，课程会穿插讲解核心概念，但如果你对矩阵乘法、导数和向量运算有基本概念，学习效率会更高。建议先从第 002 节开始，跟随课程节奏，先搞清楚神经网络到底要解决什么任务，再去看模型更新方法。在进入具体的网络架构（如 CNN、RNN、Attention）之前，务必先掌握第 019 节关于 RNN 的原理分析，这能为你后续理解序列模型打下坚实的逻辑地基。

资料如何配合练习

在练习时，不要只看演示视频，建议对照课程中关于“整体架构详细拆解”和“效果可视化分析”的章节，亲手敲一遍代码，并尝试修改代码中的参数，观察输出结果的变化。通过反复的“观察-动手-修改-验证”，你才能真正掌握深度学习的核心要义。这门课是典型的体系化课程，要求你具备一定的 Python 编程基础，了解基本的变量、循环和函数概念即可。对于数学基础，课程会穿插讲解核心概念，但如果你对矩阵乘法、导数和向量运算有基本概念，学习效率会更高。建议先从第 002 节开始，跟随课程节奏，先搞清楚神经网络到底要解决什么任务，再去看模型更新方法。在进入具体的网络架构（如 CNN、RNN、Attention）之前，务必先掌握第 019 节关于 RNN 的原理分析，这能为你后续理解序列模型打下坚实的逻辑地基。

课程目录

001-课程介绍.mp4 51.62M
002-1-神经网络要完成的任务分析.mp4 21.72M
003-2-模型更新方法解读.mp4 15.40M
004-3-损失函数计算方法.mp4 17.96M
005-4-前向传播流程解读.mp4 14.44M
006-5-反向传播演示.mp4 14.31M
007-6-神经网络整体架构详细拆解.mp4 29.55M
008-7-神经网络效果可视化分析.mp4 43.16M
009-8-神经元个数的作用.mp4 15.40M
010-9-预处理与dropout的作用.mp4 22.26M
011-1-卷积神经网络概述分析.mp4 25.49M
012-2-卷积要完成的任务解读.mp4 20.76M
013-3-卷积计算详细流程演示.mp4 35.02M
014-4-层次结构的作用.mp4 11.89M
015-5-参数共享的作用.mp4 11.81M
016-6-池化层的作用与效果.mp4 24.14M
017-7-整体网络结构架构分析.mp4 45.81M
018-8-经典网络架构概述.mp4 45.18M
019-1-RNN网络结构原理与问题.mp4 17.14M
020-2-注意力结构历史故事介绍.mp4 32.21M
021-3-self-attention要解决的问题.mp4 26.40M
022-4-QKV的来源与作用.mp4 27.32M
023-5-多头注意力机制的效果.mp4 28.59M
024-6-位置编码与解码器.mp4 28.34M
025-7-整体架构总结.mp4 26.54M
026-8-BERT训练方式分析.mp4 18.89M
027-1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4 32.79M
028-2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp4 74.46M
029-1-数据集与任务概述.mp4 38.34M
030-2-基本模块应用测试.mp4 40.51M
031-3-网络结构定义方法.mp4 47.46M
032-4-数据源定义简介.mp4 32.64M
033-5-损失与训练模块分析.mp4 35.48M
034-6-训练一个基本的分类模型.mp4 42.89M
035-7-参数对结果的影响.mp4 39.81M
036-1-任务与数据集解读.mp4 33.56M
037-2-参数初始化操作解读.mp4 40.14M
038-3-训练流程实例.mp4 38.85M
039-4-模型学习与预测.mp4 52.48M
040-1-输入特征通道分析.mp4 38.36M
041-2-卷积网络参数解读.mp4 28.24M
042-3-卷积网络模型训练.mp4 44.69M
043-1-任务分析与图像数据基本处理.mp4 36.88M
044-2-数据增强模块.mp4 37.50M
045-3-数据集与模型选择.mp4 37.85M
046-4-迁移学习方法解读.mp4 36.41M
047-5-输出层与梯度设置.mp4 50.36M
048-6-输出类别个数修改.mp4 41.33M
049-7-优化器与学习率衰减.mp4 42.16M
050-8-模型训练方法.mp4 42.33M
051-9-重新训练全部模型.mp4 43.15M
052-10-测试结果演示分析.mp4 89.26M
053-4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp4 58.76M
054-1-Dataloader要完成的任务分析.mp4 30.73M
055-2-图像数据与标签路径处理.mp4 42.01M
056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4 42.72M
057-1-数据集与任务目标分析.mp4 35.39M
058-2-文本数据处理基本流程分析.mp4 50.52M
059-3-命令行参数与DEBUG.mp4 32.16M
060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4 37.92M
061-5-预料表与字符切分.mp4 29.12M
062-6-字符预处理转换ID.mp4 30.93M
063-7-LSTM网络结构基本定义.mp4 31.93M
064-8-网络模型预测结果输出.mp4 35.74M
065-9-模型训练任务与总结.mp4 41.31M
066-1-基本结构与训练好的模型加载.mp4 19.14M
067-2-服务端处理与预测函数.mp4 39.02M
068-3-基于Flask测试模型预测结果.mp4 40.01M
069-1-视觉transformer要完成的任务解读.mp4 30.10M
070-1-项目源码准备.mp4 42.71M
071-2-源码DEBUG演示.mp4 31.69M
072-3-Embedding模块实现方法.mp4 42.25M
073-4-分块要完成的任务.mp4 34.85M
074-5-QKV计算方法.mp4 39.38M
075-6-特征加权分配.mp4 39.25M
076-7-完成前向传播.mp4 35.62M
077-8-损失计算与训练.mp4 44.40M