🌟 专题：深度学习入门

深度学习作为人工智能的核心技术，正在改变我们的世界。以下是学习路径和资源推荐：

📚 学习路线图

1. 基础数学

   • 线性代数（矩阵运算）
   • 概率与统计
   • 微积分基础
     🔍 点击查看数学复习专题

2. 编程基础

   • Python语法速成
   • NumPy库使用
   • 熟悉Jupyter Notebook
     📚 Python入门指南

3. 神经网络入门

   • 感知机与多层网络
   • 激活函数（ReLU/Sigmoid）
   • 反向传播算法
     📈 神经网络可视化示例

4. 实战项目

   • 手写数字识别（MNIST）
   • 图像分类（CNN）
   • 语言模型（RNN）
     🧩 项目代码仓库

🧠 为什么选择深度学习？

• 🚀 非线性拟合能力
• 🔄 自动特征提取
• 🌍 广泛应用领域（CV/NLP/语音）
• 📊 处理高维数据优势

📘 推荐学习资料

• 深度学习中文教程（本站）
• 《深度学习》花书（中英文对照版）
• 《神经网络和深度学习》（Michael Nielsen）
• 《动手学深度学习》（Dive into Deep Learning）

📷 相关示意图

📌 提示：建议从基础数学开始系统学习，打好理论根基后再实践项目。遇到问题可随时查阅深度学习常见问题解答。