#深度学习入门 14天极速入门 · 可落地闭环

【极速入门专栏】14天深度学习从0基础到入门

从 PyTorch 到 CNN/分割/检测，再到 RNN / Attention / Transformer / BERT，配套训练–验证–部署全闭环脚手架。14 天跑通，3 个月显著提升，帮你少走弯路，快速拿到可展示成果。

适合人群：入门学习 · 项目实践 · 转行/晋升

知识要点：基础概念 · 代码实操 · 项目产出

14 天

极速入门路径

140+ 节

系统专栏与实战

3 个+

可上简历的项目

✅ 适合 0–1 阶段系统入门 · ✅ 有项目、有作业 · ✅ 配套训练–验证–部署脚手架

14天学习闭环预览

会员专属内容

Day 1–3：环境配置、PyTorch 安装、加载数据、TensorBoard 可视化
Day 4–6：卷积/池化/激活/损失函数，搭建第一个 CNN 小项目
Day 7–10：完整训练套路 + GPU/多卡训练 + 常见优化技巧
Day 11–14：实战 Kaggle 比赛、目标检测 & 语义分割、部署闭环
进阶：RNN / Attention / Transformer / BERT · 竞赛经验与总结

👉 真正跑通从「第一行代码」到「可上线 Demo」的全流程闭环。

为什么现在就该系统学深度学习？

与其零散看视频、抄别人的 GitHub，不如用 14 天建立一套真正可用的「知识 + 代码 + 项目」闭环，为接下来的 3–12 个月进阶打好基础。

少走弯路：绕开碎片化学习陷阱

不是简单堆概念，而是按照实战顺序设计：从环境配置、数据加载、模型搭建，到训练/验证/部署一条龙，避免「概念懂一点，但写不出完整项目」的尴尬。

快速拿到「可展示成果」

专栏内置 Kaggle 房价、图像分类、目标检测、样式迁移等多个项目，帮你在 14 天内产出可放简历、可对外展示的作品，而不是一堆看完就忘的笔记。

兼顾基础理论 + 工程落地

从线性代数、自动求导到 ResNet / Transformer / BERT，一边补好数学与原理，一边掌握 PyTorch 实战、GPU/多卡/分布式训练和部署，用得出去才算真正掌握。

这门专栏特别适合谁？

如果你处在下面这些阶段，本专栏会比你自己摸索，至少快 3–6 个月。

入门转行 / 学习

0–1 阶段需要一条清晰路线

没有系统学过深度学习，只会一点点 Python 或完全 0 基础，想转行算法 / AI，需要一套「按天拆解」的学习计划和可执行的代码示例。

工程师 / 在校生

需要可放进简历的 AI 项目

想在简历上写「深度学习项目」，但不知道该做什么题目、怎么搭建结构。专栏里直接给你 Kaggle、检测、分割、RNN 项目模板和作业题。

有基础但不成体系

看过专栏，却缺真正的闭环

看过不少视频 / 吴恩达专栏 / 书籍，但对训练套路、超参调优、部署流程仍然模糊。本专栏将分散的知识重新「按实战流程」一口气串起来。

0基础也能学，全程手把手带你搭代码

💼 目标：3 个月内拥有可放简历、可展示的深度学习项目

⏱ 学习节奏：14 天速通 + 3 个月进阶复盘

学习路径设计：14天速通 + 3个月进阶

每一个阶段都对应「明确目标 + 具体项目」，不再只是被动看视频，而是带着产出节奏学习。

Day 1–3：环境与 PyTorch 极速上手 #从0到能写代码

完成配置版本、PyTorch 安装、数据加载与预处理、TensorBoard 可视化，跑通第一个训练循环。

配置版本 Pytorch安装加载数据 Tensorboard Transforms

Day 4–7：CNN基石 + 小实战项目 #第一个可展示Demo

掌握卷积、池化、激活、线性层等基础模块，搭建一个小型卷积网络，完成分类小项目。

卷积层池化层非线性激活 Sequential实战

Day 8–11：完整训练–验证–部署闭环 #工程化套路

覆盖损失函数、反向传播、优化器、训练与验证套路、模型保存与加载、GPU 与多卡训练。

损失函数优化器训练套路验证套路 GPU训练

Day 12–14：项目冲刺 + 竞赛思路 #能上简历

实战 Kaggle 房价 / CIFAR10 / ImageNet Dogs，学习目标检测与分割套路，理解竞赛总结经验。

Kaggle房价 CIFAR10 ImageNetDogs R-CNN/SSD/YOLO 竞赛总结

第 2–4 个月：打牢理论 + 拓展前沿 #持续进阶

通过线性代数、自动求导、优化算法、模型选择、正则化等内容，把之前「能用但讲不清」的部分系统化，真正建立可迁移的知识体系。

CNN & 目标检测 & 分割

深入掌握 LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、批归一化、数据增广、微调，以及 R-CNN/SSD/YOLO、FCN 等。

经典网络目标检测语义分割样式迁移

序列模型 & Transformer & BERT

通过 RNN / GRU / LSTM / 双向与深层 RNN，到 Attention / Transformer / BERT 预训练与微调，跑通 NLP 任务完整流程。

RNN Attention Transformer BERT预训练 BERT微调

实战作业 & 测验题 & 专栏总结

通过大规模测验题与作业（包括 Numpy 搭建网络、Keras/TF 实战、RNN LSTM 项目等），巩固所学，并给出清晰的「进阶学习路线图」。

专栏亮点：不只是入门，而是完整的工程闭环

所有内容都围绕「能跑通、能复用、能展示」来设计，帮你把一次学习变成一个长期可复用的脚手架。

🧱

从 PyTorch 到 BERT 的「一条龙」路径

从 Pytorch 安装、数据加载、nn.Module 模块、卷积层、池化层，到经典 CNN/检测/分割，再到 RNN / Attention / Transformer / BERT 预训练+微调，一条路径走通主流深度学习板块。

PyTorch 神经网络基础

CNN/检测/分割

RNN–Transformer–BERT

🧪

训练–验证–部署完整工程脚手架

专栏提供完整的训练–验证–模型保存与加载–GPU/多GPU/分布式训练脚手架，让你学会如何把项目搭成工程，而不是单文件的小脚本。

训练套路

验证套路

模型保存和读取

GPU/多卡/分布式

🏆

实战项目 + Kaggle 竞赛 + 作业体系

包含 Kaggle 房价预测、CIFAR10 图像分类、ImageNet Dogs 品种识别、树叶分类竞赛、目标检测、样式迁移等项目，同时配套成体系的测验题与作业题，让你不仅「看懂」，还要「做出来」。

Kaggle比赛

竞赛总结

作业题 & 测验题

专栏大纲速览：140+ 节内容，覆盖从入门到进阶

下方是按模块整理的大纲速览，你可以展开后继续查看完整目录（1–142 节，每一节都有清晰目标与代码实现）。

模块 A：PyTorch 极速入门与工程基础

环境配置 · 安装 · 数据加载 · 可视化 · 模型基础模块

#1 配置版本
#2 Pytorch安装
#3 Python两大法宝
#4 Pytorch加载数据
#5 Tensorboard使用
#6 Transforms使用
#7 torchvision数据集使用
#8 Dataloader使用
#9 nn.Module模块使用
#10–#14 卷积/池化/激活/小实战

目标：从「不会写」到能独立搭建小型 CNN 网络。

模块 B：训练套路与工程实战

损失函数 · 反向传播 · 优化器 · GPU · 模型保存及验证

#15 损失函数与反向传播
#16 优化器
#17 网络模型使用及修改
#18 网络模型保存与读取
#19 完整模型训练套路
#20 利用GPU训练
#21 完整模型验证套路
#22 查看开源项目

目标：掌握一套可复用的训练–验证工程模板。

模块 C：基础理论与经典网络

数学基础 · 优化 · 过拟合 · 经典 CNN 网络家族

#23 深度学习介绍
#25–#30 数据操作·线性代数·自动求导·回归·Softmax
#31 多层感知机
#32–#35 模型选择·权重衰退·丢弃法·数值稳定性等
#36 Kaggle房价预测
#39–#49 卷积层、填充步幅、多通道、经典CNN、批量归一化、ResNet
#50–#56 深度学习硬件与数据增广、微调

目标：搞懂主流网络背后的设计逻辑，而不仅是调用 API。

模块 D：CV 实战：检测、分割与竞赛

目标检测 · 锚框 · SSD/YOLO · 语义分割 · FCN · 样式迁移

#57 实战Kaggle比赛图像分类CIFAR10
#58 实战Kaggle比赛狗的品种识别ImageNetDogs
#59 物体检测和数据集
#60 锚框
#61 树叶分类竞赛技术总结
#62 物体检测算法R-CNN、SSD、YOLO
#63 SSD实现
#64–#67 语义分割·转置卷积·FCN
#68 样式迁移
#89 目标检测竞赛总结

目标：拥有至少 2–3 个可展示的 CV 项目与竞赛经验。

模块 E：序列模型 · Attention · Transformer · BERT

RNN / GRU / LSTM · Seq2Seq · 注意力 · Transformer · BERT

#69 序列模型
#70 文本预处理
#71 语言模型
#72–#77 RNN 及实现、GRU、LSTM、深层 & 双向 RNN
#78–#81 机器翻译数据集、编码器解码器、Seq2Seq、束搜索
#82–#86 注意力机制、自注意力、Transformer
#87 BERT预训练
#88 BERT微调

目标：完整走通 NLP 任务，从 RNN 到 BERT 微调。

模块 F：吴恩达深度学习系列精讲 & 作业题

专栏精华提炼 · 测验题 · 编程作业 · RNN/词向量/注意力应用

#93–#97 专栏1：深度学习概述与浅/深层网络
#106–#108 专栏2：实用层面与优化算法、超参调试
#115–#116 专栏3：机器学习策略
#118–#120 专栏4：卷积模型·目标检测·风格迁移
#130–#132 专栏5：RNN · 词向量 · 注意力机制
#98–#111 & #117 & #121–#124 & #133–#135 测验题
#102–#105 & #112–#114 & #125–#128 & #136–#142 全套作业题

目标：用项目与作业巩固理论，形成系统知识网络。

展开查看完整 1–142 节详细目录（会员专属 · 支持逐节精学）

#1 配置版本会员专属
#2 Pytorch安装会员专属
#3 Python两大法宝会员专属
#4 Pytorch加载数据会员专属
#5 Tensorboard使用会员专属
#6 Transforms使用会员专属
#7 torchvision数据集使用会员专属
#8 Dataloader使用会员专属
#9 nn.Module模块使用会员专属
#10 卷积层会员专属
#11 最大池化层会员专属
#12 非线性激活会员专属
#13 线性层及其他层会员专属
#14 搭建小实战和Sequential使用会员专属
#15 损失函数与反向传播会员专属
#16 优化器会员专属
#17 网络模型使用及修改会员专属
#18 网络模型保存与读取会员专属
#19 完整模型训练套路会员专属
#20 利用GPU训练会员专属
#21 完整模型验证套路会员专属
#22 查看开源项目会员专属
#23 深度学习介绍会员专属
#24 配置版本会员专属
#25 数据操作、数据预处理会员专属
#26 线性代数会员专属
#27 矩阵计算会员专属
#28 自动求导会员专属
#29 线性回归、优化算法会员专属
#30 Softmax回归、损失函数、分类会员专属
#31 多层感知机会员专属
#32 模型选择、过拟合、欠拟合会员专属
#33 权重衰退会员专属
#34 丢弃法会员专属
#35 数值稳定性、模型初始化、激活函数会员专属
#36 Kaggle房价预测会员专属
#37 PyTorch神经网络基础会员专属
#38 使用购买GPU会员专属
#39 卷积层会员专属
#40 卷积层里的填充和步幅会员专属
#41 卷积层里的多输入多输出通道会员专属
#42 池化层会员专属
#43 经典神经网络LeNet会员专属
#44 深度卷积神经网络AlexNet会员专属
#45 使用块的网络VGG会员专属
#46 网络中的网络NiN会员专属
#47 合并行连接的网络GoogLeNet会员专属
#48 批量归一化会员专属
#49 残差神经网络ResNet会员专属
#50 深度学习硬件CPU和GPU会员专属
#51 深度学习硬件TPU和其他会员专属
#52 单机多卡并行会员专属
#53 多GPU训练实现会员专属
#54 分布式训练会员专属
#55 数据增广会员专属
#56 微调会员专属
#57 实战Kaggle比赛图像分类CIFAR10会员专属
#58 实战Kaggle比赛狗的品种识别ImageNetDogs会员专属
#59 物体检测和数据集会员专属
#60 锚框会员专属
#61 树叶分类竞赛技术总结会员专属
#62 物体检测算法R-CNN、SSD、YOLO会员专属
#63 SSD实现会员专属
#64 语义分割和数据集会员专属
#65 转置卷积会员专属
#66 转置卷积是一种卷积会员专属
#67 全连接卷积神经网络FCN会员专属
#68 样式迁移会员专属
#69 序列模型会员专属
#70 文本预处理会员专属
#71 语言模型会员专属
#72 循环神经网络RNN会员专属
#73 循环神经网络RNN的实现会员专属
#74 门控循环单元GRU会员专属
#75 长短期记忆网络LSTM会员专属
#76 深层循环神经网络会员专属
#77 双向循环神经网络会员专属
#78 机器翻译数据集会员专属
#79 编码器解码器架构会员专属
#80 序列到序列学习seq2seq会员专属
#81 束搜索会员专属
#82 注意力机制会员专属
#83 注意力分数会员专属
#84 使用注意力机制的seq2seq会员专属
#85 自注意力会员专属
#86 Transformer会员专属
#87 BERT预训练会员专属
#88 BERT微调会员专属
#89 目标检测竞赛总结会员专属
#90 优化算法会员专属
#91 专栏总结和进阶学习会员专属
#92 配置版本会员专属
#93 专栏1_第1周_深度学习概述会员专属
#94 专栏1_第2周a_神经网络基础之逻辑回归会员专属
#95 专栏1_第2周b_神经网络基础之Python与向量化会员专属
#96 专栏1_第3周_浅层神经网络会员专属
#97 专栏1_第4周_深层神经网络会员专属
#98 专栏1_第1周_测验题会员专属
#99 专栏1_第2周_测验题会员专属
#100 专栏1_第3周_测验题会员专属
#101 专栏1_第4周_测验题会员专属
#102 专栏1_第1周_作业题_numpy构建基本函数会员专属
#103 专栏1_第2周_作业题_神经网络思想实现Logistic回归会员专属
#104 专栏1_第3周_作业题_1层隐藏层的神经网络分类二维数据会员专属
#105 专栏1_第4周_作业题_逐步构建你的深度神经网络会员专属
#106 专栏2_第1周_深度学习的实用层面会员专属
#107 专栏2_第2周_优化算法会员专属
#108 专栏2_第3周_超参数调试、Batch正则化和编程框架会员专属
#109 专栏2_第1周_测验题会员专属
#110 专栏2_第2周_测验题会员专属
#111 专栏2_第3周_测验题会员专属
#112 专栏2_第1周_作业题_深度神经网络的初始化_正则化_梯度检验会员专属
#113 专栏2_第2周_作业题_优化算法会员专属
#114 专栏2_第3周_作业题_Tensorflow入门会员专属
#115 专栏3_第1周_机器学习策略（上）会员专属
#116 专栏3_第2周_机器学习策略（下）会员专属
#117 专栏3_第1周_测验题会员专属
#118 专栏4_第2周_深度卷积模型会员专属
#119 专栏4_第3周_目标检测会员专属
#120 专栏4_第4周_人脸识别与神经风格迁移会员专属
#121 专栏4_第1周_测验题会员专属
#122 专栏4_第2周_测验题会员专属
#123 专栏4_第3周_测验题会员专属
#124 专栏4_第4周_测验题会员专属
#125 专栏4_第1周_作业题_搭建卷积神经网络以及应用会员专属
#126 专栏4_第2周_作业题_Keras入门与残差网络搭建会员专属
#127 专栏4_第3周_作业题_车辆检测会员专属
#128 专栏4_第4周_作业题a_人脸识别会员专属
#129 专栏4_第4周_作业题a_人脸识别会员专属
#130 专栏5_第1周_循环神经网络RNN会员专属
#131 专栏5_第2周_特征向量表征会员专属
#132 专栏5_第3周_序列模型和注意力机制会员专属
#133 专栏5_第1周_测验题会员专属
#134 专栏5_第2周_测验题会员专属
#135 专栏5_第3周_测验题会员专属
#136 专栏5_第1周_作业题a_搭建RNN网络和LSTM网络会员专属
#137 专栏5_第1周_作业题b_字符语言模型和诗歌生成会员专属
#138 专栏5_第1周_作业题c_LSTM网络生成爵士乐会员专属
#139 专栏5_第2周_作业题a_词向量运算会员专属
#140 专栏5_第2周_作业题b_表情情感分类器会员专属
#141 专栏5_第3周_作业题a_机器翻译会员专属
#142 专栏5_第3周_作业题b_语音识别关键字会员专属

常见问题 FAQ

还在犹豫？看看大家最关心的几个问题，你大概率也会关心这些。

Q：完全没有深度学习基础，可以从这个专栏开始吗？

可以。本专栏按「环境配置 → PyTorch 基础 → CNN 小项目 → 训练闭环 → 实战项目」循序渐进设计。只要你愿意动手写代码、愿意思考，每一天都有清晰的小目标可以完成。

Q：需要很强的数学基础吗？

不需要一开始就有很强数学。专栏中有专门的线性代数、矩阵计算、自动求导、优化算法等章节，会在你「用到」的时候再补理论，做到「先能用，再搞懂」。

Q：只有 14 天够吗？我平时比较忙。

14 天是「跑通一遍」的推荐节奏，你完全可以用 1 个月甚至 2 个月慢慢学。专栏支持反复回看，每一个阶段都可以多次复盘和重跑项目。

Q：学完之后，我能收获什么？

至少 3 个可展示的项目（Kaggle、CV、NLP）、一套可复用的训练–验证–部署脚手架，以及从 CNN 到 Transformer/BERT 的完整知识路径。你会对「如何从 0 搭建深度学习项目」有清晰的工程视角。

Q：后续还会更新/扩展吗？

会。专栏会根据社区反馈持续补充案例与实战内容（例如新的竞赛题、部署示例等），一次购买后续更新均可查看。

现在加入，14 天后你会感谢现在的自己

与其再去搜无数零散教程，不如用 14 天搭建一套能「直接上手、可重复使用」的深度学习脚手架，带着项目、作业和清晰路径，正式走进 AI 的世界。

💡 14天跑通 · 3个月进阶 · 140+ 节内容

📦 含作业题 / 测验题 / 竞赛总结

🔁 一次解锁 · 持续更新 · 会员专属