深度学习

第1章：深度学习简介

1. 什么是深度学习？
2. 深度学习的历史与里程碑
3. 人工智能、机器学习与深度学习的关系
4. 深度学习的实际应用
5. 图像与视觉应用
6. 自然语言处理应用
7. 其他领域应用

第2章：数学与计算基础

1. 线性代数入门
2. 概率与统计基础
3. 优化方法概述
4. 神经网络的计算原理之前向传播
5. 神经网络的计算原理之反向传播
6. 神经网络的计算原理之梯度下降的实现

第3章：神经网络核心

1. 感知机与多层感知机
2. 激活函数详解
3. 损失函数的设计
4. 训练神经网络
5. 训练神经网络之正则化技术
6. 训练神经网络之批量归一化
7. 训练神经网络之常见问题与解决方案

第4章：卷积神经网络（CNN）

1. 卷积运算与池化
2. CNN的架构设计
3. 经典CNN模型之LeNet与AlexNet
4. 经典CNN模型之VGG与ResNet
5. CNN的应用案例

第5章：循环神经网络（RNN）

1. RNN的基本原理
2. LSTM与GRU模型
3. 序列数据的建模
4. RNN的应用场景
5. RNN文本生成
6. RNN时间序列预测

第6章：Transformer与注意力机制

1. 注意力机制的起源
2. Transformer模型详解
3. 基于Transformer的大型模型
4. BERT
5. GPT系列
6. Transformer的应用

第7章：生成模型

1. 生成对抗网络（GAN）
2. 变分自编码器（VAE）
3. 扩散模型简介
4. 生成模型的应用
5. 图像生成
6. 数据增强

第8章：强化学习与深度学习

1. 强化学习基础
2. 深度Q网络（DQN）
3. 策略梯度方法
4. 强化学习的应用
5. 游戏AI
6. 机器人控制

第9章：深度学习的工程实践

1. 数据预处理与增强
2. 超参数调优
3. 分布式训练与加速
4. 模型部署与优化
5. 边缘设备部署
6. 云端推理优化

第10章：展望与挑战

1. 深度学习的局限性
2. 可解释性与伦理问题
3. 未来趋势
4. 自监督学习
5. 跨领域融合
6. 深度学习的下一步

附录

1. 主流深度学习框架
2. TensorFlow
3. PyTorch
4. 推荐数据集与资源
5. 术语表
6. 参考文献

这个大纲从基础到高级逐步展开，兼顾理论与实践。如果你需要调整某部分的深度，或者增加特定内容（比如代码示例、案例分析）