这篇文章提供了一个为期九周的深度学习课程大纲,名为“从张量到稳定扩散”。该课程旨在帮助学员从零开始学习深度学习,内容涵盖了从基础的张量概念到构建CNN、RNN等模型,再到实现经典论文中的模型,如LeNet、AlexNet、ResNet、DCGAN、GRU、LSTM、CBOW、Skip-Gram、Transformer、BERT以及稳定扩散模型。课程注重实践,每个主题都包含代码实现和相关论文。