深度学习基础入门指南 🧠

深度学习是人工智能领域的重要分支，通过模拟人脑处理数据的方式，让计算机自动学习特征并做出决策。以下是关键知识点梳理：

1. 核心概念 📌

• 神经网络：由多层神经元构成，模仿生物神经结构（）
• 激活函数：如ReLU、Sigmoid，决定神经元输出（）
• 损失函数：衡量模型预测与真实值的差距（）
• 反向传播：通过梯度下降优化参数的核心算法

2. 学习路径 📚

1. 先掌握机器学习概述中的基础理论
2. 学习Python编程语言（推荐Python基础教程）
3. 实践TensorFlow/PyTorch框架（）

3. 扩展阅读 🌐

• 神经网络入门：了解不同网络结构
• 深度学习应用案例：探索实际项目
• AI伦理指南：学习技术规范与社会责任

通过持续学习与实践，您将逐步掌握构建智能系统的能力！记得结合代码实战加深理解哦 💡