课程简介
深度学习作为人工智能的核心技术，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音分析等领域。本课程将系统讲解深度学习的基础理论与实践方法，适合初学者和希望深入探索AI技术的开发者。
学习目标
- 理解深度学习的基本概念与原理
- 掌握神经网络、卷积网络、循环网络等模型的构建方法
- 学习使用主流框架（如TensorFlow、PyTorch）进行模型训练与优化
- 通过项目实践提升实际应用能力
课程结构
入门篇
- 神经网络基础 📘
- 激活函数与损失函数 📊
- 反向传播算法 🔁
进阶篇
- 卷积神经网络（CNN） 🖼️
- 循环神经网络（RNN） 🗣️
- 生成对抗网络（GAN） 🎨
实战篇
- 图像分类项目 📁
- 文本生成与NLP 📖
- 模型部署与优化 🔄
推荐资源
- 机器学习基础课程（建议前置学习）
- 深度学习实战项目集合（扩展练习）