🚀 项目实战指南
1. 入门准备
- 环境搭建：推荐使用 Python 环境配置教程 作为起点
- 工具选择：TensorFlow/PyTorch 框架选择指南 📌
- 数据集获取：MNIST/CIFAR-10 等经典数据集下载链接 🔗
2. 实战项目案例
- 🤖 图像识别：使用 CNN 实现手写数字识别 (示例图片: 神经网络结构)
- 📈 时间序列预测：LSTM 模型在股票数据上的应用 (示例图片: [LSTM_结构图])
- 🎮 游戏AI开发：用深度强化学习实现简单游戏策略 (示例图片: [强化学习流程])
3. 进阶技巧
- 🧩 模型调优：学习率调整、正则化技术等
- 📦 部署实战：将训练好的模型转换为 ONNX 格式 部署到生产环境
- 🌐 跨平台开发：TensorFlow Serving 与 PyTorch Mobile 对比分析
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