Python深度学习进阶与前沿应用（注意力机制详解、生成式模型详解、自监督学习模型详解、目标检测算法详解、图神经网络详解）

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。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。