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- @usa_washington
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深度学习之神经网络简介（FNN+CNN+RNN+LSTM+GRU+GAN+GNN+Transformer）激活函数+损失函数+优化器
设计模式相同点统一的基类：网络模型都继承自torch.nn.Module结构化的代码组织：每个模型都遵循__init__定义层，forward定义前向传播的范式标准化的训练流程：训练循环都遵循zero_grad -> forward -> loss -> backward -> step 的标准五步模块化的网络层：所有模型的构建方式一致，都通过组合torch.nn中的基础层完成可微分的损失函数：不
有监督机器学习算法案例（Python）
线性回归 KNN
无监督机器学习算法案例（Python）
Kmeans算法Mean-shift算法算法
AI智能体Agent开发（低代码方向Coze和Dify）
智能体+个人知识库
AI技术框架、AI编程工具（面试）和场景应用领域简介
AI应用领域和技术框架
Ollama+AnythingLLM搭建私有仓库(提供了代码接口)
AnythingLLM带有接口的知识库搭建平台
项目二：RAG与大模型智能客服（金融证券行业智能投顾RAG系统）
RAG与大模型智能客服
大模型基础研发（Python语言）VS 传统业务集成应用（Java/C#/Go等其他语言）
Transformer基于注意力机制的神经网络架构【原始结构是“Encoder-Decoder”（编码器-解码器）】，及其变体【Encoder-only只保留“编码器”（理解输入）， Decoder-only只保留“解码器”（生成输出）， Encoder-Decoder编码器（理解输入）+ 解码器（生成输出）】Common Crawl：通过AWS S3或HTTP接口下载（如https://da