小白变专家：全流程Python编程、机器学习与深度学习、全景进阶；PyTorch实践指南！

近年来，人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态，如大型语言模型和深度学习技术的发展，展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力，成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch，凭借其灵活性和高效性，成为科研人员和工程师的首选工具。

帮助科研人员系统地掌握深度学习的基础理论及其在PyTorch中的实现方法，理解和掌握深度学习的基础知识，深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系，并系统学习包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、生成对抗网络（GAN）、YOLO目标检测算法、自编码器等前沿技术的原理及其PyTorch编程实现。

采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的教学模式，确保学员不仅理解理论知识，还能通过实践操作掌握实际应用中的关键技巧和方法。通过学习，学员将系统掌握深度学习和机器学习的基本原理和最新发展动态，熟练使用PyTorch进行模型构建、训练和优化，并将深度学习技术应用于实际问题解决，提升科研和工程项目的创新能力，助力职业发展和高水平论文的撰写。

无论您是科研工作者、工程师，还是对深度学习技术有浓厚兴趣的从业者，本教程将为您提供全面而深入的学习体验，帮助您在人工智能领域取得更大的突破和成就。

【主讲专家】：来自中国重点科研院所的专家，长期从事机器学习、深度学习及AI大语言模型的开发与应用研究。申请多项发明专利，主持及参与多项自然科学基金及省部级科研项目，发表了多篇学术论文，具有丰富的科研与实践经验。

【导师随行】：
1.建立导师助学交流群，长期进行答疑及经验分享，辅助学习及应用；
2.不定期召开线上答疑交流，辅助学习巩固工作实践问题处理交流；
3.学员后期可邀请导师进驻团队/课题组开展一对一的团队建设、人才培养、学术交流、学术报告、问题诊断、纵横向项目合作等多种形式的合作。

第一部分 最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用

第一章 Python基础知识串讲

1、Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之Hello World；第三方模块的安装与使用；Python 2.x与Python 3.x对比）
2、Python基本语法（Python变量命名规则；Python基本数学运算；Python常用变量类型的定义与操作；Python程序注释）
3、Python流程控制（条件判断；for循环；while循环；break和continue关键字；嵌套循环与可变循环）
4、Python函数与对象（函数的定义与调用；函数的参数传递与返回值；变量作用域与全局变量；对象的创建与使用）
5、Matplotlib的安装与图形绘制（设置散点、线条、坐标轴、图例、注解等属性；绘制多图；图的嵌套）
6、科学计算模块库（Numpy的安装；ndarray类型属性与数组的创建；数组索引与切片；Numpy常用函数简介与使用；Pandas常用函数简介与使用）

第二章 PyTorch简介与环境搭建

1、深度学习框架概述（PyTorch、Tensorflow、Keras等）
2、PyTorch简介（PyTorch的版本、动态计算图与静态计算图、PyTorch的优点）
3、PyTorch的安装与环境配置（Pip vs. Conda包管理方式、验证是否安装成功、CPU版与GPU版的安装方法）

第三章 PyTorch编程入门与进阶

1、张量（Tensor）的定义，以及与标量、向量、矩阵的区别与联系）
2、张量（Tensor）的常用属性与方法（dtype、device、layout、requires_grad、cuda等）
3、张量（Tensor）的创建（直接创建、从numpy创建、依据数值创建、依据概率分布创建）
4、张量（Tensor）的运算（加法、减法、矩阵乘法、哈达玛积（element wise）、除法、幂、开方、指数与对数、近似、裁剪）
5、张量（Tensor）的索引与切片
6、PyTorch的自动求导（Autograd）机制与计算图的理解
7、PyTorch常用工具包及API简介（torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch.utils（Dataset、DataLoader））

第四章 Python统计分析与可视化

1、统计数据的描述与可视化（数据的描述性统计：均值、中位数、众数、方差、标准差、极差、四分位数间距等；条形图、直方图、散点图、箱线图等）
2、概率分布与统计推断（离散概率分布：二项分布、泊松分布；连续概率分布：正态分布、均匀分布、指数分布；点估计与区间估计；最大似然估计与贝叶斯估计；假设检验：t检验、卡方检验、F检验；P值与显著性水平等）
3、回归分析（多元线性回归模型；最小二乘法估计；变量选择与模型优化；多重共线性与解决方法；Ridge回归；LASSO回归；ElasticNet回归等）

第五章 Python前向型神经网络

1、BP神经网络的基本原理（人工神经网络的分类有哪些？有导师学习和无导师学习的区别是什么？BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的？什么是梯度下降法？BP神经网络建模的本质是什么？）
2、BP神经网络的Python代码实现（怎样划分训练集和测试集？为什么需要归一化？归一化是必须的吗？什么是梯度爆炸与梯度消失？）
3、PyTorch代码实现神经网络的基本流程（Data、Model、Loss、Gradient）及训练过程（Forward、Backward、Update）
4、案例讲解：Linear模型、Logistic模型、Softmax函数输出、BP神经网络
5、实操练习
6、值得研究的若干问题（隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置？什么是交叉验证？过拟合（Overfitting）与欠拟合(Underfitting)、泛化性能评价指标的设计、样本不平衡问题、模型评价与模型选择等）

第六章 Python决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM

1、决策树的工作原理（微软小冰读心术的启示；什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C4.5算法的区别与联系）；决策树除了建模型之外，还可以帮我们做什么事情？
2、随机森林的工作原理（为什么需要随机森林算法？广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么？“随机”体现在哪些地方？随机森林的本质是什么？怎样可视化、解读随机森林的结果？）
3、Bagging与Boosting的区别与联系
4、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理
5、常用的GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM）
6、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示词库讲解
7、案例讲解：利用ChatGPT4实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行
8. 实操练习

第七章 变量降维与特征选择

1、主成分分析（PCA）的基本原理
2、偏最小二乘（PLS）的基本原理
3、常见的特征选择方法（优化搜索、Filter和Wrapper等；前向与后向选择法；区间法；无信息变量消除法；正则稀疏优化方法等）
4、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的基本原理（以遗传算法为代表的群优化算法的基本思想是什么？选择、交叉、变异三个算子的作用分别是什么？）
5、SHAP法解释特征重要性与可视化（Shapley值的定义与计算方法、SHAP值的可视化与特征重要性解释）
6、案例讲解与实操练习

第八章 PyTorch卷积神经网络

1、深度学习简介（深度学习大事记：Model + Big Data + GPU + AlphaGo）
2、深度学习与传统机器学习的区别与联系（神经网络的隐含层数越多越好吗？深度学习与传统机器学习的本质区别是什么？）
3、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核、池化核？CNN的典型拓扑结构是怎样的？CNN的权值共享机制是什么？CNN提取的特征是怎样的？）
4、卷积神经网络的进化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系
5、利用PyTorch构建卷积神经网络（Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等）
6、卷积神经网络调参技巧（卷积核尺寸、卷积核个数、移动步长、补零操作、池化核尺寸等参数与特征图的维度，以及模型参数量之间的关系是怎样的？）
7、案例讲解与实践：
①CNN预训练模型实现物体识别
②利用卷积神经网络抽取抽象特征
③自定义卷积神经网络拓扑结构
8、实操练习

第九章 PyTorch迁移学习

1、迁移学习算法的基本原理（为什么需要迁移学习？为什么可以迁移学习？迁移学习的基本思想是什么？）
2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法
3、案例讲解：猫狗大战（Dogs vs. Cats）
4、实操练习

第十章 PyTorch生成式对抗网络

1、生成式对抗网络GAN（什么是对抗生成网络？为什么需要对抗生成网络？对抗生成网络可以帮我们做什么？GAN给我们带来的启示）
2、GAN的基本原理及GAN进化史
3、案例讲解：GAN的PyTorch代码实现（手写数字生成）
4、实操练习

第十一章 PyTorch RNN与LSTM

1、循环神经网络RNN的基本工作原理
2、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理
3、案例讲解：时间序列预测（北京市污染物预测）
4、实操练习

第十二章 时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）

1、时间卷积网络（TCN）的基本原理
2、TCN与1D CNN、LSTM的区别与联系
3、案例讲解：
①时间序列预测：新冠肺炎疫情预测
②序列-序列分类：人体动作识别
4、实操练习

第十三章 PyTorch目标检测

1、什么是目标检测？目标检测与目标识别的区别与联系
2、YOLO模型的工作原理，YOLO模型与传统目标检测算法的区别
3、案例讲解：
①利用预训练好的YOLO模型实现目标检测（图像检测、视频检测、摄像头实时检测）
②数据标注演示（LabelImage使用方法介绍）
③训练自己的目标检测数据集
4、实操练习

第十四章 自编码器

1、什么是自编码器（Auto-Encoder, AE）？
2、经典的几种自编码器模型原理介绍（AE、Denoising AE, Masked AE）
3、案例讲解：
①基于自编码器的噪声去除
②基于自编码器的手写数字特征提取与重构
③基于掩码自编码器的缺失图像重构
4、实操练习

第十五章 U-Net语义分割

1、语义分割（Semantic Segmentation）简介
2、U-Net模型的基本原理
3、案例讲解：基于U-Net的多光谱图像语义分割
4、实操练习

第十六章 复习与答疑讨论

1、相关资料拷贝与分享
2、答疑与讨论

第二部分 深度学习全景进阶：最新Python深度学习进阶与前沿应用

系统掌握AI新理论、新方法及其Python代码实现，采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出讲解注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、Swin Transformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型Diffusion Model等）、目标检测算法（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SDD等）、图神经网络（GCN、GAT、GIN等）、强化学习（Q-Learning、DQN等）、深度学习模型可解释性与可视化方法（CAM、Grad-CAM、LIME、t-SNE等）的基本原理及Python代码实现方法。

备注：该教程为进阶学习，需要学员掌握卷积神经网络、循环神经网络等前序基础知识。同时，应具备一定的Python编程基础，熟悉numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、pytorch等第三方模块库。

第一章 注意力（Attention）机制详解

1、注意力机制的背景和动机（为什么需要注意力机制？注意力机制的起源和发展里程碑）
2、注意力机制的基本原理（什么是注意力机制？注意力机制的数学表达与基本公式、用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重？）
3、注意力机制的主要类型：键值对注意力机制（Key-Value Attention）、自注意力（Self-Attention）与多头注意力（Multi-Head Attention）、Soft Attention 与 Hard Attention、全局（Global）与局部（Local）注意力
4、注意力机制的优化与变体：稀疏注意力（Sparse Attention）、自适应注意力（Adaptive Attention）、动态注意力机制（Dynamic Attention）、跨模态注意力机制（Cross-Modal Attention）
5、注意力机制的可解释性与可视化技术：注意力权重的可视化（权重热图）
6、案例演示，实操练习

第二章 自然语言处理（NLP）领域的Transformer模型详解

1、Transformer模型的提出背景（从RNN、LSTM到注意力机制的演进、Transformer模型的诞生背景及其在自然语言处理和计算视觉中的重要性）
2、Transformer模型的进化之路（RCTM→RNN Encoder-Decoder→Bahdanau Attention→Luong Attention→Self Attention）
3、Transformer模型拓扑结构（编码器、解码器、多头自注意力机制、前馈神经网络、层归一化和残差连接等）
4、Transformer模型工作原理（输入数据的Embedding、位置编码、层规范化、带掩码的自注意力层、编码器到解码器的多头注意力层、编码器的完整工作流程、解码器的完整工作流程、Transformer模型的损失函数）
5、BERT模型的工作原理（输入表示、多层Transformer编码器、掩码语言模型MLM、下一句预测NSP）
6、GPT系列模型（GPT-1 / GPT-2 / GPT-3 / GPT-3.5 / GPT-4）的工作原理（单向语言模型、预训练、自回归生成、Zero-shot Learning、上下文学习、RLHF人类反馈强化学习、多模态架构）
7、案例演示，实操练习

第三章 计算视觉（CV）领域的Transformer模型详解

1、ViT模型（提出的背景、基本架构、与传统CNN的比较、输入图像的分块处理、位置编码、Transformer编码器、分类头、ViT模型的训练与优化、ViT模型的Python代码实现）
2、Swin Transformer模型（提出的背景、基本架构、与ViT模型的比较、分层架构、窗口机制、位置编码、Transformer编码器、模型的训练与优化、模型的Python代码实现）
3、DETR模型（提出的背景、基本架构、与RCNN、YOLO系列模型的比较、双向匹配损失与匈牙利匹配算法、匹配损失与框架损失、模型的训练与优化、模型的Python代码实现）
4、案例演示，实操练习

第四章 生成式模型详解

1、变分自编码器VAE（自编码器的基本结构与工作原理、降噪自编码器、掩码自编码器、变分推断的基本概念及其与传统贝叶斯推断的区别、VAE的编码器和解码器结构及工作原理）
2、生成式对抗网络GAN（GAN提出的背景和动机、GAN的拓扑结构和工作原理、生成器与判别器的角色、GAN的目标函数、对抗样本的构造方法）
3、扩散模型Diffusion Model（扩散模型的核心概念？如何使用随机过程模拟数据生成？扩散模型的工作原理）
4、跨模态图像生成DALL.E（什么是跨模态学习？DALL.E模型的基本架构、模型训练过程）
5、案例演示，实操练习

第五章 自监督学习模型详解

1、自监督学习的基本概念（自监督学习的发展背景、自监督学习定义、与有监督学习和无监督学习的区别）
2、经典的自监督学习模型的基本原理、模型架构及训练过程（对比学习: SimCLR、MoCo；生成式方法：AutoEncoder、GPT；预文本任务：BERT掩码语言模型）
3、自监督学习模型的Python代码实现
4、案例演示，实操练习

第六章 目标检测算法详解

1、目标检测任务与图像分类识别任务的区别与联系
2、两阶段（Two-stage）目标检测算法：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN（RCNN的工作原理、Fast R-CNN和Faster R-CNN的改进之处 ）
3、一阶段（One-stage）目标检测算法：YOLO模型、SDD模型（拓扑结构及工作原理）
4、案例演示，实操练习

第七章 图神经网络详解

1、图神经网络的背景和基础知识（什么是图神经网络？图神经网络的发展历程？为什么需要图神经网络？）
2、图的基本概念和表示（图的基本组成：节点、边、属性；图的表示方法：邻接矩阵；图的类型：无向图、有向图、加权图）
3、图神经网络的工作原理（节点嵌入和特征传播、聚合邻居信息的方法、图神经网络的层次结构）
4、图卷积网络（GCN）的工作原理
5、图神经网络的变种和扩展：图注意力网络（GAT）、图同构网络（GIN）、图自编码器、图生成网络
6、案例演示，实操练习

第八章 强化学习详解

1、强化学习的基本概念和背景（什么是强化学习？强化学习与其他机器学习方法的区别？强化学习的应用领域有哪些？
2、Q-Learning（马尔可夫决策过程、Q-Learning的核心概念、什么是Q函数？Q-Learning的基本更新规则）
3、深度Q网络（DQN）（为什么传统Q-Learning在高维或连续的状态空间中不再适用？如何使用神经网络代替Q表来估计Q值？目标网络的作用及如何提高DQN的稳定性？）
4、案例演示，实操练习

第九章 物理信息神经网络（PINN）

1、物理信息神经网络的背景（物理信息神经网络（PINNs）的概念及其在科学计算中的重要性、传统数值模拟方法与PINNs的比较）
2、PINN工作原理：物理定律与方程的数学表达、如何将物理定律嵌入到神经网络模型中？PINN的架构（输入层、隐含层、输出层的设计）、物理约束的形式化（如何将边界条件等物理知识融入网络？）损失函数的设计（数据驱动与物理驱动的损失项）
3、案例演示，实操练习

第十章 神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）

1、NAS的背景和动机（传统的神经网络设计依赖经验和直觉，既耗时又可能达不到最优效果。通过自动搜索，可以发现传统方法难以设计的创新和高效架构。）
2、NAS的基本流程：搜索空间定义（确定搜索的网络架构的元素，如层数、类型的层、激活函数等。）、搜索策略（随机搜索、贝叶斯优化、进化算法、强化学习等）、性能评估
3、NAS的关键技术：进化算法（通过模拟生物进化过程，如变异、交叉和选择，来迭代改进网络架构）、强化学习（使用策略网络来生成架构，通过奖励信号来优化策略网络）、贝叶斯优化（利用贝叶斯方法对搜索空间进行高效的全局搜索，平衡探索和利用）
4、案例演示，实操练习

第十一章 深度学习模型可解释性与可视化方法详解

1、什么是模型可解释性？为什么需要对深度学习模型进行解释？
2、可视化方法有哪些（特征图可视化、卷积核可视化、类别激活可视化等）？
3、类激活映射CAM（Class Activation Mapping）、梯度类激活映射GRAD-CAM、局部可解释模型-敏感LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanation）、等方法原理讲解
4、t-SNE的基本概念及使用t-SNE可视化深度学习模型的高维特征
5、案例演示 ，实操练习

第十二章 讨论与答疑

更多应用

包含:ChatGPT、Python机器学习、数据挖掘、PyTorch机器学习、MATLAB机器学习、R语言【Tidyverse、Tidymodel】、地理加权回归、结构方程模型、贝叶斯网络模型、混合效应（多水平层次嵌套）模型、Copula变量相关性、极值统计学、分位数回归、网络爬虫、科研数据可视化、Nvivo、Citespace和vosviewer文献计量学、AI人工智能等...

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