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近年来，人类会选择性地关注所有信息的一部分， 4. 图卷积网络（GCN）的工作原理， 2. 两阶段（Two-stage）目标检测算法： R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN（RCNN的工作原理、Fast R-CNN和Faster R-CNN的改进之处 ）， 5、案例演示 6、实操练习 目标检测算法详解 1. 目标检测任务与图像分类识别任务的区别与联系， 4、跨模态图像生成DALL.E （什么是跨模态学习？DALL.E模型的基本架构、模型训练过程）。

在认知科学中，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展。

满足聚类、分类、预测、分割、生成等图学习任务需求的算法总称 1. 图神经网络的背景和基础知识 （什么是图神经网络？图神经网络的发展历程？为什么需要图神经网络？） 2. 图的基本概念和表示 （图的基本组成：节点、边、属性；图的表示方法：邻接矩阵；图的类型：无向图、有向图、加权图），。

4. 案例演示 5、实操练习 图神经网络详解 图神经网络（Graph Neural Network，其最大的优点是可以并行计算 1、Transformer模型拓扑结构 2、Transformer模型工作原理 （为什么Transformer模型需要位置信息？位置编码的计算方法？Transformer模型的损失函数？） 3、自然语言处理（NLP）领域的Transformer模型 ：BERT、GPT-1 / GPT-2 / GPT-3 / GPT-3.5 / GPT-4（模型的总体架构、输入和输出形式、预训练目标、预训练数据的选择和处理、词嵌入方法、GPT系列模型的改进与演化、……），GNN）是指使用神经网络来学习图结构数据，