欢迎来到深度学习入门课程！本课程旨在帮助您从零开始掌握深度学习的核心概念与实践技巧。以下是课程内容概览：
课程概述
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，实现对复杂模式的识别与预测。
学习目标
- 理解神经网络的基本原理
- 掌握常见深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）
- 学会使用Python和TensorFlow/PyTorch框架进行实践
- 应用深度学习解决实际问题（如图像分类、自然语言处理）
课程大纲
基础数学工具
- 线性代数 📌
- 概率与统计 📌
- 微积分基础 📌
神经网络构建
- 神经元与激活函数 🧱
- 损失函数与优化算法 ⚙️
- 反向传播原理 🔄
实战项目
- 图像分类 📸
- 文本生成 📝
- 语音识别 🎵
扩展阅读
如需进一步学习Python编程基础，可访问 /Courses/Python_Basics。
或探索更高级的机器学习内容：/Courses/Advanced_Machine_Learning。
祝您学习顺利！💡