本课程围绕 Windows 端 YOLO v12 的部署与体验展开，带你从零跑通这款以注意力为核心的实时目标检测模型。你将学习创建 Python 3.11 虚拟环境，安装 PyTorch、torchvision 与项目依赖，重点掌握 Windows 下 FlashAttention 编译包的选择方法，以及 Python、CUDA、PyTorch 版本匹配和依赖安装顺序等避坑技巧。课程还会演示模型权重下载、命令行与脚本推理、耗时分析，并运行 Gradio Web Demo，直观查看检测效果。适合有 Python 和 PyTorch 基础、希望在 Windows 平台落地目标检测应用的开发者、学生和 AI 工程师。学完后，你能独立完成 YOLO v12 环境配置、推理验证与可视化部署，理解 FlashAttention 不可用时的回退机制和 GPU 算力门槛，并具备排查常见安装错误的能力。通过这门课，你不仅能快速体验 YOLO v12，还能掌握一套可复用的 Windows 深度学习部署方法。