神经网络与深度学习课程指南 🧠

课程简介

本课程将带你深入探索神经网络与深度学习的核心概念与实践应用。通过理论讲解与编程实战，掌握构建智能模型的关键技术，如反向传播算法、卷积神经网络（CNN）、**循环神经网络（RNN）**等。

学习目标

• 理解神经网络的基本原理与数学基础
• 熟悉主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）
• 能够设计并训练简单模型解决实际问题
• 了解深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用

课程大纲

1. 神经网络入门
   • 神经元与激活函数 📌
   • 损失函数与优化算法 📌
   • 图片示例：神经网络结构
2. 深度学习进阶
   • CNN在图像识别中的应用 📊
   • RNN与序列模型 🔄
   • 链接扩展：深度学习_应用
3. 实战项目
   • 图像分类与生成 🎨
   • 语音识别与自然语言处理 💬

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