AI设计助手：进阶培训 深度实战

AI辅助设计-进阶训练与深入实践课程：掌握人工智能助力设计的技巧与策略

本课程旨在帮助学员更深入地了解和实践人工智能在设计领域的应用。通过本课程的学习，你将能够熟练掌握如何利用人工智能技术优化你的设计过程，提升工作效率，创造出更具创意的作品。

课程目录如下：

00-课程介绍
01-深度学习与基础底层知识 mp4
02-模型训练基础知识
03-模型训练概论-微调
04-模型训练参数与逻辑详解
05-1-LoRA训练详解
05-2-LoRA训练执行
05-3-LoRA训练测试
06-1LoRA针对性训练、tag处理与模型融合
06-2LoRA云端训练+Tensorboard运用

一、深度学习和基础底层知识的结合在学习人工智能的设计过程中，深度学习和基础底层知识是不可或缺的两个环节。在本课程的第一部分，我们将深入了解这两个方面的基本概念和方法。这一部分的目的是帮助你建立扎实的基础知识和理论框架，为后续的实战练习打下坚实的基础。

二、模型训练的基础知识本部分将向你展示如何在实际项目中应用深度学习的模型训练方法。我们将会重点讲解一些常用的模型训练方法和工具，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），同时也会为你解析如何根据项目需求选择合适的模型并进行相应的调整。

三、模型训练的方法及实现在这一部分，我们将进一步探讨如何对模型进行详细的设置和管理，包括模型的超参数调节、损失函数的选择等。我们还会讨论如何对模型进行评估和改进，提高模型的准确度和稳定性。

四、针对LoRa的训练详解及执行在本部分，我们将专注于 LoRa 的训练方法及其在图像分类中的应用。我们将为你提供具体的训练流程和技术要点，让你轻松应对复杂的 LoRa 任务。

五、模型融合与针对性训练我们将介绍如何将不同的模型进行融合和针对性训练，从而进一步提升设计效果。这部分的内容对于希望在特定领域有深入发展的学员来说尤为重要。

六、云端的 LoRa 训练与 TensorBoard 运用在课程的最后阶段，我们将带你进入云计算的世界，探索如何通过云端平台进行高效的模型训练。同时，我们会向 you 介绍 TensorBoard 这款可视化工具，帮助你更好地理解和监控模型训练的过程。

这门课程适合所有对人工智能设计和应用感兴趣的同学，无论你是初学者还是有经验的从业者。通过对本课程的学习，你将在实践中掌握如何运用人工智能技术来解决实际问题，提高自己的设计能力和竞争力。