入门准备 📚

  1. 环境搭建

    • 安装Python 3.8+
    • 配置TensorFlow/PyTorch框架
    • 推荐使用Jupyter Notebook进行交互式实验

  2. 核心技能

    • 掌握基础数学知识（线性代数、概率论）
    • 熟悉Python编程语言
    • 了解神经网络基本原理

经典项目案例 🎯

  • 🤖 图像识别
    使用卷积神经网络（CNN）实现手写数字识别：

    卷积神经网络
    示例代码：[点击查看完整实现](/深度学习/实战案例)

  • 🎨 生成对抗网络
    通过GAN生成艺术风格图像：

    生成对抗网络
    教程链接：[GAN进阶教程](/深度学习/GAN实践)

  • 📊 自然语言处理
    构建情感分析模型：

    自然语言处理
    数据集推荐：[IMDB影评数据集](/数据集/IMDB)

实战建议 💡

  • ✅ 从简单项目开始，如MNIST手写体识别
  • 🔄 持续迭代模型，尝试不同的优化器和损失函数
  • 🌐 参与Kaggle竞赛提升实战能力

扩展学习 🔍

深度学习项目实践