一、入门指南
深度学习作为人工智能的核心分支，通过模拟人脑处理数据的方式实现复杂模式识别。以下是关键概念清单：
1.1 核心组成部分
- 神经元：人工节点，接收输入信号并生成输出
- 层结构：输入层→隐藏层→输出层的分层处理机制
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid等非线性转换工具
- 损失函数：衡量模型预测与真实值差异的指标
二、实践框架
掌握主流开发框架是入门的关键：
2.1 PyTorch 优势
- 动态计算图
- 易于调试与可视化
- 广泛应用于研究领域
2.2 TensorFlow 特点
- 静态图优化
- 支持分布式训练
- 企业级部署首选
三、实战项目
建议从以下案例开始练习：
- 手写数字识别（MNIST）
- 图像分类（使用CIFAR-10数据集）
- 自然语言处理（情感分析）
🚀 完成基础练习后，可前往 /深度学习进阶教程 学习更复杂的模型架构
四、学习资源
推荐以下辅助材料：
- 机器学习基础概念 作为前置知识
- 《深度学习》花书（中文版）
- 官方文档：PyTorch 中文文档