How

下面，我想介绍一下这四天的主要内容。

我们第一部分介绍一些基本的深度学习模型，也就是MLP（全连接神经网络/多层感知机）和CNN（卷积神经网络），先大致介绍一下原理和概念。然后我会带着大家进行代码的实践，这期间我会介绍Pytorch搭建深度学习模型大致是分为几个模块，有那些步骤，给大家做一个基本的介绍。然后，我准备了第一个数据，大家可以随着课程进度，一点点的完成代码，然后用我提供的数据跑一跑，数据会放在我的github仓库。

第二部分呢，我打算介绍一下潮流一点的算法，包括GCN（图卷积神经网络），AE（自编码器），VAE（变分自编码器），VGAE（图变分自编码器）。这中间，我会提供第二个数据供大家去完成自己的深度学习模型。