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卢菁博士人工智能体系课(进阶版)：深度学习与实战应用全解析

本课程由卢菁博士领衔打造，聚焦深度学习核心算法与工业级项目落地，涵盖计算机视觉、自然语言处理及推荐系统三大方向。课程包含37节高清视频，从基础理论（如距离度量、特征工程）到前沿技术（如Transformer架构、扩散模型）全链路覆盖，并配套完整代码实现与数据集。

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核心模块包括：计算机视觉实战（如YOLO目标检测、ResNet以图搜图）、NLP高阶应用（如BERT微调、GPT系列模型解析）、推荐系统专项（如召回策略、AB测试方法论），特别加入医学影像识别（乳腺癌检测）与电商评论情感分析等企业级案例。

核心技术体系与工程化实践

课程以“理论推导+代码复现+项目拆解”为核心模式，覆盖深度学习全栈技术：模型优化（如Dropout正则化、GBDT集成学习）、生成对抗网络（GAN数学原理与训练技巧）、大模型部署（如TensorRT量化加速、ONNX模型转换）。

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实战项目包含多模态商品检索（结合CLIP与知识图谱）、工业缺陷检测（小样本半监督学习）、智能文本摘要（基于Bart模型），并附赠模型压缩工具包（剪枝/量化/蒸馏）与分布式训练资源调度策略。每个模块均提供工业级数据预处理模板与特征工程方案。

工具链与学习资源支持

课程配套专属工具链：向量数据库（Annoy原理与应用）、自动化标注工具链（半自动化标注环境配置）、日志监控模块（生产环境模型封装）。学员可获取20+工业级项目源码（如多目标推荐系统、跨模态检索）、论文复现笔记（含关键超参数配置）及模型部署常见问题解决方案（如TensorRT精度损失修复）。此外，课程提供GitHub开源项目验证的技术要点汇总表，支持学员通过私信获取技术交流与代码复现指导。

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