【AI课程领学】第五课 · 循环神经网络（课时4） 训练技巧：梯度截断、BPTT、Padding、Teacher Forcing 与工程实践

【AI课程领学】第五课 · 循环神经网络（课时3） 拓展：Seq2Seq、注意力、RNN + CNN 与时间序列实战

【AI课程领学】第五课 · 循环神经网络（课时2） 经典结构：LSTM、GRU 与双向 RNN（含 PyTorch 示例）

【AI课程领学】第五课 · 循环神经网络（课时1） 循环神经网络基本组件与操作（含 PyTorch 示例）

【AI课程领学】第四课3/3：CNN 的压缩——剪枝/量化/蒸馏/低秩分解（从理论到可跑代码）

【AI课程领学】第四课2/3：CNN 经典结构——从 LeNet 到 ResNet/MobileNet（结构演进逻辑 + PyTorch 复现骨架）

【学术会议前沿信息|科研必备】EI/Scopus检索-智慧互联2026：嵌入式系统、移动通信与计算、大数据、人工智能、AI金融与教育创新的跨界融合

【驱动现代世界的核心力量】算力：数字时代的新“电力”，我们为何深陷其中无法自拔？

【AI课程领学】第三课4/5：前馈运算（Forward Pass）——张量如何流动？线性层、卷积、激活、归一化与注意力的统一视角（含 NumPy + PyTorch 例子）

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...这里介绍CNN模型所需的计算力（flops）和参数（parameters）数量是如何计算的？附代码。（二）