深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，使机器能够从数据中学习并做出智能决策。以下是一些关于深度学习的教程资源。
教程列表
神经网络基础
- 神经网络入门教程
- 介绍神经网络的基本概念，包括神经元、激活函数、前向传播和反向传播等。
深度学习框架
- TensorFlow入门
- TensorFlow 是一个流行的深度学习框架，本教程将带你从零开始学习如何使用 TensorFlow 构建模型。
卷积神经网络（CNN）
- CNN入门教程
- 卷积神经网络在图像识别和分类任务中表现出色，本教程将介绍 CNN 的基本原理和应用。
循环神经网络（RNN）
- RNN入门教程
- 循环神经网络适合处理序列数据，本教程将讲解 RNN 的基本原理和常见应用。
生成对抗网络（GAN）
- GAN入门教程
- 生成对抗网络是一种有趣的深度学习模型，它可以生成逼真的图像、音频等数据。
学习资源
深度学习书籍推荐
- 《深度学习》（Goodfellow, Bengio, Courville 著）
- 《神经网络与深度学习》（邱锡鹏 著）
在线课程推荐
实践项目
项目一：手写数字识别
- 使用深度学习模型识别手写数字。
项目二：图像分类
- 使用卷积神经网络对图像进行分类。
深度学习架构图