深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模仿人脑神经网络来学习数据中的复杂模式。本教程将带您入门深度学习，并逐步深入探讨。
入门指南
1. 基础概念
- 神经网络：深度学习的基础，由多个层组成，每个层负责提取不同层次的特征。
- 激活函数：用于引入非线性，使得神经网络能够学习复杂函数。
- 损失函数：衡量模型预测值与真实值之间的差异。
2. 工具和库
- TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架。
- PyTorch：由Facebook开发的开源机器学习库。
实践案例
想要了解更多关于深度学习的实践案例？请访问我们的案例研究页面。
资源链接
人工智能伦理
随着深度学习的快速发展，我们也必须关注其伦理问题。以下是一些重要的伦理考量：
- 隐私保护：确保数据使用符合隐私保护法规。
- 公平性：避免算法偏见，确保所有群体都能公平受益。
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