课程采用"理论精讲+项目实战"双轨教学模式，特别配备企业级开发环境。在卷积神经网络模块中，学员将基于TensorFlow框架完成图像识别系统开发，通过AlexNet架构实战掌握卷积层、池化层的参数调优技巧。
从AlexNet到ResNet的演进路径剖析，详解卷积层参数设置规范。通过MNIST手写体识别项目，掌握激活函数选择、正则化策略应用等核心技能。
构建基于LSTM的股票预测模型，学习处理文本数据的前沿方法。通过新闻分类实战项目，掌握词向量生成与注意力机制的应用场景。
| 技术方向 | 实战项目 | 工具框架 |
|---|---|---|
| 图像识别 | 医疗影像分析系统 | TensorFlow+Keras |
| 自然语言处理 | 智能客服对话引擎 | PyTorch+Transformers |
对比分析批量梯度下降、随机梯度下降的收敛效率，通过房价预测案例演示学习率动态调整策略。重点讲解Adam优化器在图像识别任务中的参数配置规范。
构建DCGAN网络生成手写数字图像，解析判别器与生成器的博弈机制。通过人脸生成项目，掌握模式坍塌问题的解决方案。
