# kDeepLearningBook

**Repository Path**: koala999/k-deep-learning-book

## Basic Information

- **Project Name**: kDeepLearningBook
- **Description**: 深度学习开源电子书。与deepseek一起写书吧...
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-02-05
- **Last Updated**: 2025-02-17

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README


# **深度学习：从入门到精通（全栈增强版）**  
**作者:[Koala999 & DeepSeek]**  
**出版日期:[2025/2/5]**  

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## **目录**  

### **第一部分：深度学习基础**  
1. **深度学习概述**  
   - 1.1 人工智能发展简史  
   - 1.2 深度学习的定义与核心思想  
   - 1.3 硬件演进：从CPU到TPU  

2. **数学与机器学习基础**  
   - 2.1 线性代数与概率论核心概念  
   - 2.2 监督学习/无监督学习/强化学习范式  
   - 2.3 模型评估指标（准确率、AUC、BLEU）  

3. **神经网络基础**  
   - 3.1 感知机与多层感知机  
   - 3.2 激活函数与反向传播  
   - 3.3 优化器对比（SGD、Adam、Lion）  

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### **第二部分：核心模型架构**  
4. **卷积神经网络（CNN）**  
   - 4.1 卷积运算与特征提取  
   - 4.2 ResNet、EfficientNet与Vision Transformer  

5. **序列建模与注意力机制**  
   - 5.1 RNN/LSTM/GRU时序建模  
   - 5.2 Transformer架构详解  
   - 5.3 自注意力与多头注意力  

6. **生成模型革命**  
   - 6.1 GAN及其变体（StyleGAN、CycleGAN）  
   - 6.2 扩散模型（DDPM、Stable Diffusion）  
   - 6.3 自回归模型（PixelCNN、WaveNet）  

7. **模型压缩与加速**  
   - 7.1 知识蒸馏与模型剪枝  
   - 7.2 量化技术（INT8、FP16）  
   - 7.3 混合专家系统（MoE）  

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### **第三部分：领域应用实践**  
8. **计算机视觉**  
   - 8.1 目标检测（YOLOv9、DETR）  
   - 8.2 图像分割（SAM、Mask2Former）  
   - 8.3 视频理解（TimeSformer、VideoMAE）  

9. **自然语言处理（NLP）**  
   - 9.1 预训练语言模型（BERT、T5）  
   - 9.2 文本生成与摘要（GPT-3、PEGASUS）  
   - 9.3 多语言模型（mBERT、NLLB）  

10. **语音与音频处理**  
    - 10.1 语音识别（Whisper、Conformer）  
    - 10.2 语音合成（VITS、NaturalSpeech）  
    - 10.3 声纹识别与情感分析  

11. **多模态与内容生成**  
    - 11.1 图文跨模态模型（CLIP、Flamingo）  
    - 11.2 视频生成（Pika、Sora技术解析）  
    - 11.3 3D生成（NeRF、DreamFusion）  

12. **代码与逻辑推理**  
    - 12.1 代码生成模型（Codex、StarCoder）  
    - 12.2 数学推理（Minerva、Lean）  
    - 12.3 因果推理（DoWhy、CausalNLP）  

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### **第四部分：大模型技术全景**  
13. **大模型训练方法论**  
    - 13.1 分布式训练框架（Megatron-LM、DeepSpeed）  
    - 13.2 高效训练技术（3D并行、ZeRO优化）  
    - 13.3 数据工程（清洗、合成、多模态混合）  

14. **大模型部署与推理优化**  
    - 14.1 服务化架构（vLLM、TGI）  
    - 14.2 边缘计算（Llama.cpp、MLC-LLM）  
    - 14.3 推理加速技术（PagedAttention、FlashAttention）  

15. **大模型应用与治理**  
    - 15.1 领域定制化（法律、医疗、金融）  
    - 15.2 风险控制（幻觉检测、内容过滤）  
    - 15.3 伦理与合规（版权、隐私、碳足迹）  

16. **主流大模型系统详解**  
    - 16.1 ChatGPT技术架构与演进（GPT-3到GPT-4）  
    - 16.2 DeepSeek的MoE设计与优化  
    - 16.3 性能对比与场景适配（中英文生成、垂直领域）  
    - 16.4 企业级应用案例（教育、医疗、金融）  
    - 16.5 伦理挑战与治理实践（数据偏见、能耗优化）  

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### **第五部分：工程实践与前沿**  
17. **工业级开发工具链**  
    - 17.1 PyTorch 2.0特性与编译优化  
    - 17.2 模型部署（ONNX、TensorRT）  
    - 17.3 MLOps全流程（MLflow、Kubeflow）  

18. **实战项目案例**  
    - 18.1 实时视频分析系统（YOLO+DeepStream）  
    - 18.2 企业级知识问答系统（RAG+LLM）  
    - 18.3 AI代码助手开发（CodeLlama微调）  
    - 18.4 大模型安全防护（对抗样本防御）  

19. **深度学习的未来挑战**  
    - 19.1 神经符号系统（逻辑与学习的融合）  
    - 19.2 具身智能与机器人学习（物理世界交互）  
    - 19.3 生物启发式模型（类脑计算、脉冲神经网络）  

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### **附录**  
- **附录A：数学公式速查表**（矩阵微分、概率分布、优化算法）  
- **附录B：开源数据集与工具库**（HuggingFace、OpenMMLab、Kaldi）  
- **附录C：大模型训练成本计算器**（GPU/TPU资源估算模板）  
- **附录D：AI伦理白皮书（精选）**（欧盟AI法案、中国生成式AI管理办法）  
- **附录E：主流大模型API调用指南**（OpenAI、DeepSeek、Claude）  

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### **特色模块**  
1. **技术雷达图**  
   - 每章标注技术成熟度（例如：扩散模型 ⭐⭐⭐、MoE ⭐⭐）  
   - 工业界应用热度（如Transformer架构：🔥🔥🔥🔥）  

2. **伦理沙盒实验**  
   - 设计“模型偏见放大”实验（性别职业关联性测试）  
   - 模拟数据泄露场景（隐私保护攻防演练）  

3. **工业级Checklist**  
   - 企业落地评估清单（合规性、ROI分析、技术债管理）  
   - 大模型选型决策树（开源vs闭源、通用vs垂直）  

4. **代码即教材**  
   - GitHub配套仓库（含完整项目代码、训练脚本、部署指南）  
   - Jupyter Notebook交互式教程（可视化模型训练过程）  

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本目录完整覆盖从基础理论到万亿参数大模型的全栈知识体系，整合了**ChatGPT、DeepSeek**等主流系统的技术解析与产业实践，同时强调伦理治理与工程落地，适合作为高校教材或工业界参考手册。