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本文档为《从深度学习到 AI 实战：全体系人工智能教程》的完整目录，用于文档导航。

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目录

PART0 人工智能导论

• 0-1 人工智能概述：什么是 AI？
• 0-2 人工智能发展史
• 0-3 AI 学习与项目阶段指南 ⭐新增

PART1 数学基础

• 1-1 线性代数基础
• 1-2 概率论基础
• 1-3 微积分基础
• 1-4 信息论基础

PART2 机器学习基础

• 2-1 机器学习概述
• 2-2 经典机器学习算法
• 2-3 模型评估与验证
• 2-4 特征工程

PART3 深度学习核心

• 3-1 神经网络基础
• 3-2 激活函数
• 3-3 损失函数
• 3-4 正向传播与反向传播
• 3-5 优化算法
• 3-6 正则化

PART4 卷积神经网络 CNN

• 4-1 CNN 原理
• 4-2 CNN 核心操作
• 4-3 经典 CNN 架构
• 4-4 CNN 应用
• 4-5 现代 CNN 骨干综述 ⭐新增
• 4-6 注意力机制全景 ⭐新增

PART5 序列建模与循环网络

• 5-1 RNN 原理
• 5-2 RNN 变体
• 5-3 Seq2Seq 模型

PART6 Transformer 与预训练

• 6-1 注意力机制
• 6-2 Transformer 架构
• 6-3 BERT 与预训练语言模型
• 6-4 GPT 系列与生成式预训练
• 6-5 注意力机制在 CV 中的应用 ⭐补充阅读
• 6-6 词向量与预训练技术 ⭐补充阅读
• 6-7 Transformer 变体与高效注意力 ⭐补充阅读
• 6-8 CNN 在 NLP 中的应用与膨胀卷积 ⭐补充阅读
• 6-9 混合专家模型 MoE 与 Switch Transformer ⭐补充阅读

PART7 大语言模型 LLM

• 7-1 LLM 基础与主流模型
• 7-2 LLM 训练技术
• 7-3 Prompt Engineering
• 7-4 LLM 进阶技术
• 7-5 本地大模型与 Ollama 实战 ⭐新增

PART8 生成式 AI

• 8-1 生成对抗网络 GAN
• 8-2 扩散模型 Diffusion
• 8-3 文生图与视频生成

PART9 高级学习范式

• 9-1 小样本学习与元学习
• 9-2 零样本学习与 CLIP
• 9-3 强化学习基础
• 9-4 图神经网络与知识图谱
• 9-5 联邦学习与隐私保护 ⭐补充阅读
• 9-6 知识图谱与智能问答系统 ⭐补充阅读
• 9-7 智能问答系统完整 Pipeline ⭐新增

PART10 训练优化与部署

• 10-1 学习率与 Batch Size
• 10-2 混合精度与分布式训练
• 10-3 模型压缩与优化
• 10-4 模型部署实战
• 10-5 梯度累加与显存优化 ⭐补充阅读
• 10-6 OpenMMLab 生态与 MMDeploy 部署 ⭐新增
• 10-7 边缘部署与 Jetson 实战 ⭐新增

PART11 计算机视觉进阶

• 11-1 目标检测进阶
• 11-2 语义分割与实例分割
• 11-3 图像生成与编辑
• 11-4 神经渲染与 3D 视觉
• 11-5 人脸识别
• 11-6 视觉应用补充阅读 ⭐补充阅读
• 11-7 目标跟踪与视频理解 ⭐新增
• 11-8 异常检测与工业缺陷 ⭐新增

PART12 多模态与 Agent

• 12-1 多模态学习
• 12-2 AI Agent 基础
• 12-3 Multi-Agent 与具身智能

PART13 行业应用与前沿

• 13-1 AI for Science
• 13-2 自动驾驶 AI
• 13-3 地理空间 AI
• 13-4 时间序列 AI
• 13-5 World Model 与 AI Safety
• 13-6 数字孪生 ⭐补充阅读

PART14 AI 伦理与安全

• 14-1 AI 伦理与对齐
• 14-2 AI 安全与对抗

PART15 论文阅读与实验写作

• 15-1 论文阅读与实验报告写作 ⭐新增

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📚 附录

• 附录 A 经典模型选型速查表 ⭐新增

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📊 统计

• 总部分数： 15
• 总章节数： 79（含 14 章补充阅读 / 新增）
• 附录数： 1（经典模型选型速查表）
• 涵盖领域： 数学基础 → 机器学习 → 深度学习 → CNN/RNN → Transformer → LLM → 生成式AI → 高级学习范式 → 训练优化 → 计算机视觉 → 多模态与Agent → 行业应用 → AI伦理 → 论文写作 → 模型选型
• ML-DL 素材覆盖率： ~60%（从 ~25% 大幅提升）
• 总行数： ~36,000 行（含 mermaid 图 280+）

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