从Python到水一篇AI论文（核心 or Sci三区+）（目录）

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目录

• 第一篇 快速学完 Python
• 第二篇 数学基础知识概要（待续）
• 第三篇 机器学习（待续）
• 第四篇 Sklearn（待续）
• 第五篇 深度学习（待续）
• 第六篇 Pytorch（待续）
• 第七篇 Transformer
  • Transformer、GPT、BERT，预训练语言模型的前世今生（理论）
  • 通过 Pytorch 构建 Transformer 框架（真实战，不做调包侠）
• 第八篇 Latex（待续）
• 第九篇 相关杂篇
• 第十篇 导师不敢和你说的水论文隐藏技巧
• 推荐阅读

第一篇 快速学完 Python

001 （Python+水论文合集）为什么录这个合集，这个合集会讲哪些内容？

002 Typora 的使用（markdown 的使用）

003 计算机基础之编程和编程语言

004 计算机五大组成（计算机组成原理）

005 计算机操作系统（什么是文件和应用程序）

006 编程语言分类（我总不能扣内存条用计算机吧）

007 Python、Anaconda、pip、Pycharm、Jupyter都是啥？

008 Python、Anaconda、pip、Pycharm、Jupyter 的下载

009 Pycharm的使用（各种骚操作和快捷键）

010 Python 重中之重的变量

011 Python 的打印（花式变色打印）和注释（为什么加个#号就能注释）

012 Python约定俗称的常量

013 Python 变量的内存管理（学点底层东西显得你异于常人）

014 Python 的数据类型（数字、字符串、列表、字典）

015 Python 的输入输出和字符串格式化（终于可以和计算机交流了）

016 Python 中的基本运算符.py

017 Python 流程控制之 if 判断

018 人生中第一次用 Python 写的一个小程序_猜年龄（再次强调，重视基础）

第二篇 数学基础知识概要（待续）

第三篇 机器学习（待续）

第四篇 Sklearn（待续）

第五篇 深度学习（待续）

第六篇 Pytorch（待续）

第七篇 Transformer

Transformer、GPT、BERT，预训练语言模型的前世今生（理论）

00 预训练语言模型的前世今生（全文 24854 个词）

03 什么是预训练（Transformer 前奏）

04 统计语言模型（n元语言模型）

05 神经网络语言模型（独热编码+词向量的起源）

06 Word2Vec模型（第一个专门做词向量的模型，CBOW和Skip-gram）

07 预训练语言模型的下游任务改造简介（如何使用词向量）

08 ELMo模型（双向LSTM模型解决词向量多义问题）

09 什么是注意力机制（Attention ）

10 Self-Attention（自注意力机制）

1001 Attention 和 Self-Attention 的区别（还不能区分我就真的无能为力了）

11 Self-Attention相比较 RNN和LSTM的优缺点

12 Masked Self-Attention（掩码自注意力机制）

13 Multi-Head Self-Attention（从空间角度解释为什么做多头）

14 Positional Encoding （为什么 Self-Attention 需要位置编码）

1401 位置编码公式详细理解补充

15 Transformer 框架概述

16 Transformer 的编码器（Encodes）——我在做更优秀的词向量

17 Transformer 的解码器（Decoders）——我要生成一个又一个单词

18 Transformer 的动态流程

19 Transformer 解码器的两个为什么（为什么做掩码、为什么用编码器-解码器注意力）

通过 Pytorch 构建 Transformer 框架（真实战，不做调包侠）

00 通过 Pytorch 实现 Transformer 框架完整代码

000 通过 Pytorch 实现 Transformer 框架完整代码（带注释）

02 Transformer 中 Add&Norm （残差和标准化）代码实现

0201 为什么 Pytorch 定义模型要有一个 init 和一个 forward，两者怎么区分

03 Transformer 中的多头注意力（Multi-Head Attention）Pytorch代码实现

04 Transformer 中的位置编码的 Pytorch 实现

05 Transformer 中的前馈神经网络（FFN）的实现

第八篇 Latex（待续）

第九篇 相关杂篇

00 你想要学习的 AI+Python，捷径在这里

01 如何具备编程思想（以 Python 举例）

第十篇 导师不敢和你说的水论文隐藏技巧

01 水一篇论文该如何“创新”，如何判断？

03 模型复现后，性能低了怎么办？

04 论文模型需不需要继承

05 没有继承且无法复现论文模型怎么办？如何做一个好的学术裁缝

06 顶刊、顶会、水刊的论文读哪个，如何做一个称职的学术裁缝

07 毕业论文，小论文和综述的区别，三者怎么进行换汤不换药转换

08 研一新生和学术摆烂党不听这一期，我直摇头，哎~

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曾Python培训讲师-Python开发无包装简历