学习赛道总览¶

DL-Hub 将 339 个 Lesson 组织为 8 条学习赛道，覆盖深度学习从入门到前沿的完整技能树。每条赛道聚焦一个核心领域，由浅入深、环环相扣。

八大赛道一览¶

flowchart LR
    A["**Foundations**\n基础 (2)"] --> B["**Vision**\n视觉 (89)"]
    A --> C["**NLP**\n自然语言处理 (49)"]
    B --> D["**GNN**\n图神经网络 (11)"]
    C --> D
    B --> E["**Point Cloud**\n点云 (36)"]
    D --> F["**Generative**\n生成模型 (51)"]
    E --> F
    F --> G["**LLM**\n大语言模型 (43)"]
    C --> G
    G --> H["**Multimodal**\n多模态 (58)"]
    B --> H

    style A fill:#7c3aed,color:#fff,stroke:#5b21b6
    style B fill:#2563eb,color:#fff,stroke:#1d4ed8
    style C fill:#0891b2,color:#fff,stroke:#0e7490
    style D fill:#059669,color:#fff,stroke:#047857
    style E fill:#d97706,color:#fff,stroke:#b45309
    style F fill:#dc2626,color:#fff,stroke:#b91c1c
    style G fill:#7c3aed,color:#fff,stroke:#5b21b6
    style H fill:#db2777,color:#fff,stroke:#be185d

阅读路径建议

Foundations 是所有赛道的基石，请务必最先完成。之后 Vision 和 NLP 可以并行学习，再逐步推进到 GNN、Point Cloud、Generative、LLM，最终挑战 Multimodal。

三条学习路线¶

不知道从哪开始？根据你的可用时间，选择一条适合的路线：

路线	时间投入	Lessons	覆盖内容
Weekend Sprint	1-2 天	6 lessons	Foundations (2) Vision 01-02 Generative 01 LLM 01 — 快速建立从张量到生成模型的完整直觉
Two-Week Deep Dive	2 周	18 lessons	Foundations (2) Vision (5) NLP (4) GNN (3) Generative (2) LLM (1) Point Cloud (1) — 覆盖所有 track 的核心 lesson
Full Curriculum	6-8 周	339 lessons	按顺序完成全部 8 个赛道的所有 lesson — 系统掌握从经典 ML 到前沿深度学习的完整技能树

离线冒烟模式

所有 lesson 均支持 --dataset fake 离线冒烟测试，无需下载任何数据集，2 分钟即可跑通。

赛道总结表¶

赛道	Lessons	关键主题	先修知识
Foundations 基础	2	`torch.Tensor`, Autograd, 线性回归, 梯度下降	Python 基础, 线性代数入门
Vision 视觉	89	CNN, ViT, Swin, FCOS, UNet, YOLO, MOT	Foundations + 卷积直觉
NLP 自然语言处理	49	Embedding, Transformer, BiLSTM, NER, Seq2Seq, 阅读理解	Foundations + 文本处理基础
GNN 图神经网络	11	GCN, GIN, GAT, GraphSAGE, PinSAGE, R-GCN	Foundations + 图论基本概念
Point Cloud 点云	36	PointNet, DGCNN, PointNet++, 64 架构 Zoo	Vision + 3D 几何直觉
Generative 生成模型	51	VAE, GAN, 重参数化, 对抗训练	Vision + 概率论基础
LLM 大语言模型	43	Causal Mask, 自回归解码, Transformer 生成	NLP + Transformer 机制
Multimodal 多模态	58	CLIP, BLIP, LLaVA, Grounding, VLM, 时序定位	Vision + NLP + 注意力机制

快速开始¶

# 列出所有可运行的 lesson
python scripts/run_lesson.py --list

# 从 Foundations 第一课开始
python -m tracks.foundations.lesson_01_tensors.train \
  --dataset fake --epochs 1 \
  --max-train-batches 2 --max-eval-batches 2

推荐顺序

Foundations Vision NLP GNN Point Cloud Generative LLM Multimodal

每个 lesson 都有独立的 README，说明学习目标、先修要求和验收标准。