深度学习（CV/NLP）专项培训（图像识别/自然语言处理）
【培训对象】
具备一定机器学习基础，希望深入计算机视觉或自然语言处理特定领域的算法工程师、研究人员、AI应用开发者。
【培训目标】
一、 深入理解计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）的核心任务、经典模型与前沿技术。
二、 掌握使用深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）实现图像分类、目标检测、图像分割等CV任务。
三、 掌握使用深度学习框架实现文本分类、序列标注、文本生成、机器翻译等NLP任务。
四、 具备在特定业务场景下，选择和调优CV/NLP模型，解决实际问题的能力。
【培训内容介绍】
一、 深度学习在CV和NLP中的应用概述：CV和NLP的主要任务、发展历程、Transformer架构的跨界影响。
二、 卷积神经网络（CNN）进阶：经典CNN架构（AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet）详解与代码复现。
三、 图像分类实战：使用预训练模型进行迁移学习，实现高精度图像分类，模型微调技巧。
四、 目标检测（一）：两阶段检测器（Faster R-CNN系列）原理与实现。
五、 目标检测（二）：单阶段检测器（YOLO, SSD）原理与实现，目标检测模型评估指标（mAP）。
六、 图像分割：语义分割（FCN, U-Net, DeepLab）与实例分割（Mask R-CNN）原理与应用。
七、 循环神经网络（RNN）与序列建模：RNN/LSTM/GRU原理、梯度消失与爆炸、双向RNN。
八、 词向量与预训练语言模型：Word2Vec, GloVe, ELMo, BERT原理，上下文无关与上下文相关的词表示。
九、 自然语言理解任务实战（一）：文本分类、情感分析，使用BERT进行微调。
十、 自然语言理解任务实战（二）：命名实体识别（NER）、关系抽取，序列标注模型实现。
十一、 自然语言生成（NLG）与Transformer：注意力机制、Transformer架构详解，GPT系列模型原理，文本生成任务实践。
十二、 实战演练：选择一个CV任务（如工业缺陷检测）和一个NLP任务（如客服意图识别），完成从数据处理、模型选型、训练调优到评估的全流程。
