课程简介
更深入具体的介绍了深度学习、强化学习和大模型的概念，并从理论到应用逐步展开，深入介绍如何应用，旨在使学生能够深度理解，并列举目前已知的大模型是如何成功的
目标收益
培训对象
课程内容
第一天：深度学习基础与大模型概念
一，深度学习与神经网络基础 (2小时)
1.神经网络基础概念及其工作原理
2.反向传播算法详解
3.常用激活函数与优化算法
二，卷积神经网络（CNN）深入探讨 (2小时)
1.CNN的层次结构与工作机制
2.各种CNN架构解析（ResNet、Inception等）
3.CNN在图像处理中的应用案例
三，大模型的背景与发展 (2小时)
1.从传统模型到大模型的过渡
2.Transformer模型、MOE模型
3.BERT、GPT、DeepSeek等大模型的架构
4.预训练与微调技术
第二天（6小时）：智能体与深度强化学习
一，强化学习基础 (2小时)
1.强化学习的核心概念（奖励、策略、值函数）
2.常见算法：Q-learning、Policy Gradient等
3.案例分析：如何使用强化学习解决实际问题
二，深度强化学习 (2小时)
1.DQN、A3C等深度强化学习算法
2.深度学习与强化学习的结合
3.实际应用：自适应学习与自主决策系统
三，前沿技术与大模型在智能体中的应用 (2小时)
1.大模型如何支持智能体的复杂任务
2.自然语言处理与智能体的结合
3.前沿案例：如OpenAI、DeepMind的成功应用
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