# 第一章 深度學習簡介

## 1.1 什麼是深度學習
## 1.2 深度學習的發展史
## 1.3 深度學習的基本模型架構
## 1.4 Python + Pytorch

# 第二章 梯度下降法

## 2.1 最優化問題
## 2.2 梯度下降法的基本原理
## 2.3 梯度下降法的變形
## 2.4 Python + Pytorch實現

# 第三章 反傳遞演算法

## 3.1 前向傳遞和反向傳遞
## 3.2 反傳遞演算法的基本原理
## 3.3 反傳遞演算法的實現
## 3.4 Python + Pytorch實現

# 第四章 Transformer

## 4.1 Transformer的基本結構
## 4.2 Transformer的注意力機制
## 4.3 Transformer的訓練方法
## 4.4 Python + Pytorch實現

# 第五章 GPT

## 5.1 GPT的發展史
## 5.2 GPT的基本結構
## 5.3 GPT的訓練方法
## 5.4 Python + Pytorch實現

# 第六章 深度學習應用

## 6.1 圖像識別
## 6.2 語音識別
## 6.3 自然語言處理
## 6.4 強化學習
## 6.5 Python + Pytorch實現

# 第七章 深度學習未來

## 7.1 深度學習的發展趨勢
## 7.2 深度學習的挑戰
## 7.3 深度學習的應用前景
## 7.4 總結