01《从恐惧到精通：深度学习的启蒙课》第0课 导论

   导语：在这个由人工智能重塑的世界里，我们站在AI新黄金时代的门槛上，目睹了ChatGPT等技术在语言理解和生成上的革命性进展，掀起全球的关注。然而，深度学习这个驱动未来创新的关键力量，对很多人而言，仍旧是一个充满挑战和未知的领域。这份对未知的恐惧，是否真有其必要？或者说，面对技术浪潮的涌动，我们如何将恐惧转化为掌握未来的钥匙？

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   面对恐惧并非逃避，而是理解和直面。卡罗尔·德韦克指出，“学习之旅不在于避免失败，而在于不断成长。” 正是这种不断探索的精神，让我们有机会从深度学习的初学者成长为精通者，即便这个领域充满了未知和挑战。

   我们的愿景是将这门课程塑造为一个开源课程。正如埃里克·雷曼在《大教堂与集市》中揭示的那样，开源精神，通过将知识自由分享给所有人并依靠社区的集体力量推动技术进步，创造一个全新的创新、合作和信任的生态系统。在这个生态中，每位贡献者的每一份努力都被深深珍视。他们所做的贡献远超物质价值。   

   《从恐惧到精通：深度学习的启蒙课》这门课，我们邀请每一位有志于推动这一领域发展的朋友共同参与。无论是贡献教程、优化代码，还是分享学习心得，你的每一次参与都是对开源文化最直接的支持和肯定。

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课程承诺：

   理解而非死记：我们强调理解深度学习的原理，而不是死记硬背。

   实践导向：通过动手实践，让你亲自体验和解决实际问题。

   持续支持：在你的学习过程中，提供持续的指导和支持。

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课程内容：

   第一阶段「深度学习基础」（4次课）介绍深度学习的基本概念和历史背景，同时提供Python编程基础。我们将从感知机模型开始，逐步过渡到初级神经网络，让你在掌握基础知识的同时，能够感受到第一次手动实现模型的成就感。

   第二阶段「深度学习进阶」（6次课）聚焦于神经网络学习的核心机制，包括数据驱动学习、损失函数、误差反向传播法及网络优化策略。此阶段不仅加深你对深度学习理论的理解，还将通过实际案例让你亲自实践，掌握模型训练的要点。

   第三阶段「专项技能与应用」（11次课）将带你深入计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）两大领域，学习卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等高级模型。我们通过实际项目案例，如图像分类、自然语言理解，不仅让理论知识得到应用，更重要的是，通过实践操作加深你对技术的掌握，并激发你对深度学习的热情和兴趣。

   第四阶段「实战演练与前沿探索」（3次课）专注于将所学知识应用于实际场景中，通过参与产业级项目实践和模拟面试，让你的学习成果得到验证，同时为你走向职场做好充分准备。

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教学资源：

教学讲义：https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/136656523想要深入理解每次课程的精髓？我们的教学讲义覆盖了课程中的每一个知识点，系统而详细。讲义内容将直接在本博客中发布，方便你随时查阅和复习。

代码与项目实战：理论加实践，快速成长。我们的教学演示代码和项目实战代码将通过GitHub发布，你可以轻松下载、学习并在自己的项目中实践。我们选择使用百度飞桨作为主要的运行平台，你将有机会使用国内领先的深度学习平台，享受高效便捷的开发体验。http://我发现了一篇高质量的实训项目，使用免费算力即可一键运行，还能额外获取8小时免费GPU运行时长，快来Fork一下体验吧。 深度学习_05课（神经网络的训练）：https://aistudio.baidu.com/projectdetail/7482591?contributionType=1&sUid=9549974&shared=1&ts=1710765017028

教学视频：更喜欢视觉化学习？我们的教学视频将在B站（待开放）发布，每个视频都由课程Rankee老师亲自录制，内容既包括理论讲解，也包括代码演示和项目指导。

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我们已有三名成员：

   Rankee老师：从产业战场上的女战神，现化身为学术界的美女导师，将那些只有硅谷大佬才懂的复杂理论，变成了大家都能轻松玩转的知识乐园。

   二师兄：卷发代表着他思维的卷曲度，实践出真知。无论何种深度学习挑战，只需一句“看我操作”，问题就迎刃而解。在代码的世界里，他以实战证道。

   格格：她以一双长腿跨越学科界限，自学成才，将心理学的深刻见解与AI技术巧妙融合。她开创了一系列深度学习的自学策略和实践技巧。

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我们邀请你来：

   学习：深入浅出地理解深度学习的基本概念和核心技术，通过案例学习将理论应用于实践，从零开始构建属于自己的AI模型。

   贡献：无论是通过提供新的教程、改进现有代码，还是分享你的学习心得和项目经验，你的每一份贡献都将使这门课程变得更加丰富和完善。

   成长：在这个过程中，你不仅会学到宝贵的知识，还会成为一个更加自信和有能力的开发者、研究者或学习者，与来自世界各地的同行一起，成为这个领域的未来。

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