🧠 深度学习基础教程
欢迎来到人工智能教程的深度学习基础章节！本教程将带您了解深度学习的核心概念、应用场景及学习路径。
🧠 什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑处理数据的方式，使用神经网络（Neural Network）进行模式识别和决策。其核心特点包括：
- 多层结构（输入层→隐藏层→输出层）
- 自动特征提取能力
- 需要大量数据训练
- 属于监督学习/无监督学习范畴
🧩 核心概念解析
神经网络结构
每层包含多个神经元，通过权重连接形成网络。例如：
- 输入层：接收原始数据
- 隐藏层：提取特征（可多层叠加）
- 输出层：产生预测结果
常用算法
- 卷积神经网络 (CNN)：适用于图像处理
- 循环神经网络 (RNN)：处理序列数据
- Transformer：自然语言处理的突破性模型
想深入了解Transformer架构？可访问 Transformer原理详解
📚 学习资源推荐
入门书籍
- 《深度学习》（花书） - Ian Goodfellow 等人
- 《神经网络与深度学习》 - Michael Nielsen
在线课程
实践工具
- Python（推荐使用 TensorFlow 或 PyTorch 框架）
- Jupyter Notebook
- Google Colab（免费云端计算平台）
📈 应用场景示例
图像识别
通过 CNN 网络实现物体检测、人脸识别等任务
自然语言处理
使用 RNN/Transformer 进行文本分类、机器翻译等
推荐系统
基于深度学习的协同过滤算法
想了解推荐系统实现细节？可查阅 AI_tutorials/Recommendation_System
💡 学习建议
- 先掌握 Python 基础语法
- 从简单项目开始实践（如 MNIST 手写数字识别）
- 理解梯度下降和反向传播原理
- 关注最新研究进展（如 NeurIPS 会议论文）
深度学习学习路径图：AI_tutorials/Deep_Learning_Path