AI 編程實戰：CURSOR 輔助基於 PYTHON 深度學習

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第1章 深度學習與Cursor開發環境配置
1.1 深度學習建模基本流程
1.1.1 神經網絡
1.1.2 深度學習
1.1.3 張量、參數與優化器
1.1.4 開發流程：數據、模型、損失、訓練、部署
1.1.5 AI驅動的輔助建模
1.2 PyTorch安裝與依賴環境配置
1.2.1 pip 與 conda 安裝 PyTorch（CUDA 與 CPU 版本）
1.2.2 安裝核心依賴庫（numpy、torchvision、datasets）
1.2.3 虛擬環境（venv、conda）與依賴隔離方案
1.3 Cursor環境配置
1.3.1 Cursor簡介
1.3.2 Cursor下載與安裝
1.3.3 Cursor環境配置
1.3.4 Cursor基本使用方法
1.3.5 深度學習初體驗：使用Cursor構造一個多層感知機
1.3.6 Cursor 2.0的Project Graph與多文件推理機制
1.3.7 任務、自動修覆與自動補丁
1.4 數據集加載與標準預處理
1.4.1 使用torch.utils.data.Dataset與DataLoader
1.4.2 構建本地數據集類並支持多線程讀取
1.4.3 torchvision.transforms模型數據增強機制
1.5 本章小結
1.6 習題
第2章 PyTorch張量操作與模型化結構基礎
2.1 Tensor張量對象基礎
2.1.1 張量定義、維度屬性與類型控制
2.1.2 索引、切片與視圖變換方法
2.1.3 自動廣播機制與維度擴展邏輯
2.1.4 使用Cursor智能識別張量結構並補全
2.2 自動求導機制（Autograd）
2.2.1 Tensor的requires_grad屬性與計算圖
2.2.2 backward()執行原理與梯度累積問題
2.2.3 detach()與with torch.no_grad()的區別
2.2.4 使用Cursor生成反向傳播與梯度清理
2.3 神經網絡模型結構
2.3.1 nn.Module與模型封裝的繼承機制
2.3.2 使用nn.Sequential快速構造層結構
2.3.3 模型中間輸出的結構追蹤方式
2.4 模型保存與載入機制
2.4.1 torch.save保存權重與全模型結構差異
2.4.2 torch.load()與load_state_dict()的使用方式
2.4.3 模型路徑管理與多版本模型載入策略
2.4.4 使用Cursor補全模型保存、恢覆邏輯代碼塊
2.5 本章小結
2.6 習題
第3章 前向傳播、損失函數與訓練循環
3.1 前向計算邏輯構建
3.1.1 輸入維度校驗與模型嵌套機制
3.1.2 Batch維度處理與Flatten邏輯標準寫法
3.1.3 訓練與推理模式切換（model.train()與model.eval()）
3.1.4 使用Cursor自動補全輸入、隱藏層與輸出結構
3.2 損失函數結構設計
3.2.1 nn.CrossEntropyLoss與多分類標簽
3.2.2 nn.BCELoss與Sigmoid後處理邏輯
3.2.3 自定義損失函數的標準定義格式
3.2.4 使用Cursor根據輸出結構推薦損失函數模板
3.3 優化器與參數更新機制
3.3.1 SGD、Adam、RMSProp結構
3.3.2 step()與zero_grad()型優化器
3.3.3 使用Cursor智能推薦優化器類型並調整參數配置結構
3.3.4 使用Cursor構建統一優化流程結構
3.4 本章小結
3.5 習題
第4章 深度卷積網絡（CNN）原理與實現
4.1 卷積層與感受野結構
4.1.1 nn.Conv2d參數含義與形狀推理
4.1.2 卷積核大小、步幅、填充策略
4.1.3 手動構造卷積層並檢查輸出維度
4.1.4 使用Cursor補全卷積結構並提示參數設計建議
4.2 池化層與特征圖壓縮
4.2.1 最大池化與平均池化
4.2.2 nn.MaxPool2d與特征圖下采樣
4.2.3 多通道池化結構整合
4.2.4 使用Cursor生成完整卷積、池化子模型結構
4.3 深度卷積網絡模型組裝流程
4.3.1 使用Cursor輔助完成LeNet經典結構還原
4.3.2 使用Cursor輔助實現AlexNet與VGG系列模型
4.3.3 Dropout與BatchNorm
4.3.4 使用Cursor構建自定義深度卷積網絡結構類
4.4 本章小結
4.5 習題
第5章 自然語言處理與序列建模實戰
5.1 文本預處理與嵌入表示
5.1.1 分詞、編碼與token映射機制
5.1.2 構建詞表、補齊與截斷流程
5.1.3 使用nn.Embedding構建詞向量映射層
5.1.4 使用Cursor自動補全文本預處理與詞嵌入結構
5.2 循環神經網絡原理
5.2.1 循環神經網絡單元狀態傳遞機制
5.2.2 多層循環神經網絡結構的封裝與參數配置
5.2.3 使用Cursor構造循環神經網絡模型與前向傳播邏輯
5.2.4 輸入維度變換與隱藏狀態初始化設計
5.3 LSTM網絡與GRU
5.3.1 LSTM網絡的門控機制與長期依賴建模
5.3.2 GRU的結構優化與參數壓縮原理
5.3.3 應用場景：情感分析、文本分類
5.3.4 Cursor構建標準LSTM網絡模型結構並生成封裝代碼
5.4 本章小結
5.5 習題
第6章 Transformer與自註意力機制詳解
6.1 自註意力機制原理解析
6.1.1 Query、Key、Value的定義與矩陣計算
6.1.2 點積註意力、掩碼與多頭註意力機制
6.1.3 自註意力結構的表示增強
6.1.4 使用Cursor構造標準縮放點積註意力模型
6.2 Transformer Encoder結構實現
6.2.1 構建