深度学习入门指南 🧠

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，通过模拟人脑处理数据的方式，让计算机能够自动学习和提取特征。以下是关键知识点概览：

1. 核心概念

• 神经网络结构 由输入层、隐藏层和输出层构成，通过权重和偏置进行数据传递。
• 训练过程
  使用反向传播算法调整参数，最小化预测误差。
• 优化算法
  包括梯度下降、Adam等，用于提升模型收敛速度。

2. 应用领域

• 计算机视觉
  图像识别、目标检测（如CNN模型）
• 自然语言处理
  语言模型、机器翻译（如RNN/LSTM）
• 强化学习
  用于自动驾驶、游戏AI等场景

3. 学习资源

• 深度学习基础教程：从零开始构建你的第一个神经网络
• 实战案例解析：探索图像分类与文本生成项目