📚 课程简介
深度学习是人工智能的核心技术之一，通过模拟人脑处理数据的方式，实现对复杂模式的识别与学习。本课程将系统讲解深度学习的基础知识、经典模型及实战应用，适合初学者和进阶开发者。
🧭 学习路径
- 入门基础：了解神经网络、激活函数、损失函数等核心概念
- 框架实践：掌握 TensorFlow/PyTorch 等工具的使用
- 进阶模型：探索 CNN、RNN、Transformer 等架构
- 项目实战：完成图像识别、自然语言处理等案例
🌐 扩展阅读
- 🔗 深度学习_概念：深入解析深度学习的数学原理
- 🔗 机器学习基础：为深度学习打下坚实基础
- 🔗 深度学习应用案例：了解实际场景中的技术落地
📈 课程亮点
- 📌 通俗易懂的语言，搭配可视化示例
- 🧪 丰富的代码实战与调试技巧
- 📚 附带配套练习题与习题解答
📷 图片展示
📝 学习建议
💡 建议先掌握线性代数和概率论基础，再逐步深入深度学习模型。
💡 每周完成一个小项目，巩固所学知识。
💡 参与社区讨论，如 🔗 深度学习_论坛 获取最新动态。