欢迎来到深度学习的世界，这里是一份精心整理的导航，助您快速掌握深度学习的核心知识点。从环境配置到实践应用，我们逐步深入:
环境篇:PyTorch与Ubuntu - 在Windows与Ubuntu系统上，我们将指导您安装PyTorch，同时分享Linux常用软件的安装与设置。
预备知识: 开启你的学习之旅，我们讲解Windows 10/11环境设置，以及Conda环境管理。Git、NumPy、Matplotlib、PyTorch和OpenCV等基础工具，您将在这里熟练掌握。
理论基石: 探索深度学习的内核，包括激活函数、损失函数、优化算法，以及正则化、归一化的奥秘。评价指标和模型构建与训练，为您打下坚实的基础。
卷积神经网络: 从基础的卷积操作出发，通过实战项目如手写识别，深入了解CNN的威力。深入解析VGG、GoogLeNet和ResNet在猫狗分类任务中的应用，揭示其结构原理。
序列学习: 从RNN的Numpy与PyTorch实现开始，领略LSTM在情感分类中的魔力。紧接着，Transformer理论与代码实践，让您领略序列模型的新高度。
预训练与迁移学习: BERT的预训练与迁移学习技术，让你理解如何利用大规模数据提升模型性能。图神经网络（GCN、GAT、GraphSAGE）则展示了在图结构数据上的应用。
前沿技术: GAN的DCGAN实现，掌握生成式模型的魅力。目标检测技术如VOC/COCO和YOLO，让你在物体识别中大显身手。语义分割，通过数据增强和标注技巧，提升模型的精细度。
实用技巧与扩展: 从小知识到bug解决，再到web学习和算法面试，每个环节都充满实用价值。深度学习之旅，不止于理论，还包括实践经验的积累和成长。
我们会不断更新内容，确保您始终紧跟深度学习的前沿动态。现在就加入我们的深度学习探索之旅，一起开启知识的探索和实践之路吧！