🧠 深度学习入门指南

什么是深度学习？

深度学习是一种模仿人脑处理数据、实现模式识别和决策的机器学习方法。它通过多层神经网络（神经网络结构）提取数据的层次化特征，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。

入门步骤

1. 掌握基础数学
   线性代数、概率论与统计学、微积分是深度学习的基石。建议先学习这些数学知识，再进入模型训练。

2. 了解编程基础
   Python 是深度学习的主流语言，熟悉 NumPy 和 Pandas 等库能帮助你更快上手。

3. 选择学习资源

   • 📘 深度学习基础概念（本站详解）
   • 📚 《深度学习》（花书）——经典教材
   • 🎓 在线课程推荐：Coursera 的 深度学习专项课程

4. 实践项目
   从简单的 MNIST 手写数字识别开始，逐步尝试更复杂的任务。可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 框架。

学习工具

• 🧰 深度学习实验平台（本站提供）
• 🖥️ GitHub 上的开源项目（如 TensorFlow Tutorials）
• 🧪 Colab 免费 GPU 实验环境（适合初学者）

常见问题

• ❓ 如何选择模型？
  根据任务类型（如分类、回归、生成）和数据规模决定模型结构。
• ❓ 数据预处理重要吗？
  是的！干净的数据是模型训练成功的前提，建议学习数据清洗与标准化方法。