深度学习项目指南 🧠

深度学习作为人工智能的核心领域，其项目实践涵盖图像识别、自然语言处理、强化学习等方向。以下是关键知识点与资源推荐：

📘 基础框架选择

• PyTorch：动态计算图更适合研究场景
• TensorFlow：静态图优化适合生产部署
• ONNX：跨框架模型转换标准

🎯 典型应用场景

1. 计算机视觉

   • 目标检测：YOLOv8 实战教程 [/深度学习/教程]
   • 图像生成：GANs 模型训练指南
   

2. 自然语言处理

   • 文本分类：BERT 模型微调案例
   • 机器翻译：Transformer 架构解析
   

3. 强化学习

   • 游戏AI：AlphaGo 技术复现
   • 自动驾驶：Q-learning 算法实现
   

📚 学习路径推荐

• 入门：深度学习基础概念图解
• 进阶：项目实战代码仓库
• 工具链：Jupyter Notebook 模板下载

📌 提示：建议从经典项目如MNIST手写识别开始实践，逐步过渡到复杂任务。所有项目均可通过[深度学习/教程]路径获取配套教学资源。