深度学习实战指南 🧠
深度学习作为人工智能的核心技术，在图像识别、自然语言处理等领域有广泛应用。以下是实战学习的关键要点：
1. 基础概念
- 神经网络：通过多层非线性变换提取数据特征
- 训练流程：数据预处理 → 模型构建 → 损失计算 → 参数优化
- 常用指标：准确率、精确率、召回率、F1分数
2. 实战框架
| 框架 | 特点 | 示例项目 |
|---|---|---|
| TensorFlow | 高度灵活，支持分布式训练 | 手写数字识别项目 |
| PyTorch | 动态计算图，适合研究场景 | 图像生成实战 |
| ONNX | 跨平台模型部署标准 | 模型转换指南 |
3. 典型应用场景
- 💡 图像分类：使用ResNet/CNN处理视觉数据
- 📝 文本生成：基于Transformer的GPT模型
- 🚗 自动驾驶：YOLO目标检测 + 路径规划算法
4. 学习资源
📚 建议从经典案例入手，逐步深入复杂模型。保持实践与理论结合，效果更佳！