第一课、AI导论 (已更)
第六课、决策树/随机森林
第七课、常用机器学习算法性能对比
第八课、SVD分解及PCA
第九课、集成学习
第十课、深度学习导论
第十一课、计算机视觉概述
第十二课、CNN卷积神经网络
第十三课、图像分类及常用网络框架(LeNet、InceptionNet、ResNet)
第十四课、人脸检测(MTCNN)
第十五课、物体检测(SSD)
第十六课、迁移学习
第十七课、循环神经网络概述(RNN、LSTM、GRU)
第十八课、Seq2Seq
第十九课、注意力机制(Attention)
第二十课、对话机器人实现介绍
第二十课、Transformer介绍
第二十一课、Vision Transformer介绍
第二十二课、GPU加速
第二十三课、对抗生成网络(GAN)
第二十四课、ChestXRayVit X光胸片肺部疾病检测项目介绍
第二十五课、AI竞赛介绍
标签：Transformer,入门,AI,导论,介绍,学习,算法,干货 From： https://www.cnblogs.com/tgltt/p/17444007.html