以下为原创内容：
这是一门关于深度学习的课程，共包含6个章节，具体课程目录如下：
第一章：课程介绍。通过介绍本课程的内容和学习目标，让学生对课程有一定的了解和期望。
第二章：深度学习与基础底层知识。探讨深度学习的概念和原理，同时介绍一些基础底层知识，为后续学习打下基础。
第三章：模型训练基础知识。介绍模型训练的基础知识，包括模型的选择，优化算法等。
第四章：模型训练概论-微调。深入探讨模型微调的原理和方法，为后续的模型训练做好铺垫。
第五章：模型训练参数与逻辑详解。详细介绍模型训练中的参数设置和逻辑处理，让学生能够深入了解模型训练的细节和技巧。
第六章：LoRA训练详解。介绍LoRA训练的相关知识和执行过程，同时探讨LoRA针对性训练、tag处理和模型融合等应用。
本课程还包括详细的视频教程，其中包括LoRA云端训练和Tensorboard的运用，帮助学生更加深入地理解和掌握深度学习的相关技术。通过本课程的学习，学生将能够掌握深度学习的基础知识和技能，为日后的研究和工作打下扎实的基础。
课程下载：
付费阅读
THE END
