21天手撕代码深度学习之旅，从感知机到Transformer实战，解锁人工智能的深度奥秘。第一天：神经网络初体验 - 感知机
一切从感知机开始，这个简单的模型将带你走进神经网络的大门。通过动手实践，你将了解感知机的基本结构和工作原理，为后续的深度学习之旅打下坚实的基础。
第二天：深度神经网络 - ANN、CNN、RNN
第二天，我们将深入探索三种核心神经网络结构：人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。每一种网络都有其独特的优势和适用场景，让你领略深度学习的多样性。
第三天：学习和表示非线性关系 - 激活函数
激活函数是神经网络中的关键组件，它使网络能够学习和表示复杂的非线性关系。今天，你将学习多种激活函数，并通过实验感受它们对模型性能的影响。
第四天：衡量真实结果和预测结果的差异 - 损失函数
损失函数是评估模型预测结果好坏的标准。今天，我们将深入探讨不同种类的损失函数，并学习如何根据具体任务选择合适的损失函数。
第五天：神经网络通用训练算法 - 反向传播
反向传播是神经网络训练的基石。通过这一天的学习，你将掌握反向传播的基本原理和实现方法，为后续的模型训练打下坚实基础。
第六天：最小化损失函数算法 - 梯度下降
梯度下降是优化神经网络损失函数的关键算法。今天，我们将学习梯度下降的不同变体，包括随机梯度下降、小批量梯度下降等，并了解它们的优缺点。
第七天：神经网络常见优化器 - Momentum、NAG、Adagrad等
在深度学习中，优化器的选择对模型训练至关重要。今天，我们将探讨多种常见的优化器，包括Momentum、NAG、Adagrad、RMSprop、Adadelta和Adam，并学习它们的工作原理和适用场景。
第八天：模型训练与推理 - Training vs Inference
训练和推理是模型生命周期中的两个重要阶段。今天，我们将学习如何高效地进行模型训练和推理，并了解它们之间的区别和联系。
第九天：模型评估 - Evaluation
评估模型性能是深度学习中的关键环节。今天，我们将学习多种评估指标和方法，包括准确率、召回率、F1分数等，并了解如何根据具体任务选择合适的评估指标。
第十天：模型超参数 - Hyperparameter
超参数是深度学习模型中的关键变量，它们对模型性能有着重要影响。今天，我们将学习如何调整和优化超参数，以提高模型的性能和泛化能力。
第十一天：模型训练常见问题 - 过拟合和欠拟合
过拟合和欠拟合是模型训练中的常见问题。今天，我们将深入了解这两种问题的成因和解决方法，帮助你更好地应对模型训练中的挑战。
第十二天：防止模型过拟合 - 正则化
正则化是防止模型过拟合的有效手段。今天，我们将学习多种正则化方法，包括L1正则化、L2正则化、Dropout等，并了解它们的工作原理和适用场景。
第十三天：模型数据预处理 - 归一化
数据预处理是深度学习中的重要环节。今天，我们将学习归一化这种常用的数据预处理方法，并了解它如何帮助提高模型的性能和稳定性。
第十四天：深度神经网络常见问题 - 梯度消失和梯度爆炸
梯度消失和梯度爆炸是深度神经网络训练中的常见问题。今天，我们将深入探讨这两个问题的成因和解决方法，帮助你更好地理解和应对这些挑战。
第十五天：卷积神经网络CNN - 卷积和池化
卷积神经网络（CNN）在图像和视频处理领域具有广泛应用。今天，我们将学习CNN的核心组件——卷积层和池化层，并了解它们的工作原理和优势。
第十六天：循环神经网络RNN - Seq2Seq
循环神经网络（RNN）在处理序列数据方面表现出色。今天，我们将学习RNN的Seq2Seq模型架构，并了解它在自然语言处理等领域的应用。
第十七天：注意力机制 - Attention Mechanism
注意力机制是深度学习中的一项重要创新。今天，我们将学习注意力机制的基本原理和实现方法，并了解它如何帮助模型更好地处理序列数据。
第十八天：自注意力 - Self Attention
自注意力是注意力机制的一种变体，它在自然语言处理等领域取得了显著成效。今天，我们将学习自注意力的基本原理和实现方法，并了解它如何帮助模型捕捉输入数据中的关键信息。
第十九天：多头注意力 - Multi-Head Attention
多头注意力是自注意力的一种扩展形式，它进一步提高了模型的性能。今天，我们将学习多头注意力的基本原理和实现方法，并了解它如何帮助模型更好地处理复杂任务。
第二十天：完全基于自注意力机制 - Transformer
Transformer是一种完全基于自注意力机制的深度学习模型，它在自然语言处理等领域取得了突破性进展。今天，我们将学习Transformer的基本原理和架构，并了解它如何帮助模型实现高效、准确的自然语言处理任务。
第二十一天：深度学习课程总结 - NMT实战
在最后一天，我们将回顾整个深度学习课程的学习内容，并通过实战项目——神经机器翻译（NMT）来检验你的学习成果。这个项目将让你综合运用所学知识，实现一个具有实际应用价值的深度学习模型。
