課程簡介

更深入具體的介紹了深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和大模型的概念，并從理論到應(yīng)用逐步展開，深入介紹如何應(yīng)用，旨在使學(xué)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(biāo)收益

培訓(xùn)對(duì)象

課程內(nèi)容

第一天：深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與大模型概念
一，深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) (2小時(shí))
1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概念及其工作原理
2.反向傳播算法詳解
3.常用激活函數(shù)與優(yōu)化算法
二，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）深入探討 (2小時(shí))
1.CNN的層次結(jié)構(gòu)與工作機(jī)制
2.各種CNN架構(gòu)解析（ResNet、Inception等）
3.CNN在圖像處理中的應(yīng)用案例
三，大模型的背景與發(fā)展 (2小時(shí))
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(gòu)
4.預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)技術(shù)
第二天（6小時(shí)）：智能體與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
一，強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ) (2小時(shí))
1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心概念（獎(jiǎng)勵(lì)、策略、值函數(shù)）
2.常見算法：Q-learning、Policy Gradient等
3.案例分析：如何使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)解決實(shí)際問題
二，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) (2小時(shí))
1.DQN、A3C等深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法
2.深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的結(jié)合
3.實(shí)際應(yīng)用：自適應(yīng)學(xué)習(xí)與自主決策系統(tǒng)
三，前沿技術(shù)與大模型在智能體中的應(yīng)用 (2小時(shí))
1.大模型如何支持智能體的復(fù)雜任務(wù)
2.自然語言處理與智能體的結(jié)合
3.前沿案例：如OpenAI、DeepMind的成功應(yīng)用