深度学习技术教程 🤖

深度学习作为人工智能的核心技术，已广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域。以下是学习路径与资源推荐：

学习基础

1. 数学基础 📚
   • 线性代数（矩阵运算）
   • 概率与统计（概率分布、贝叶斯定理）
   • 微积分（梯度下降、链式法则）
2. 编程技能 💻
   • Python语言（推荐使用Jupyter Notebook）
   • 熟悉NumPy、Pandas等数据处理库
   • 掌握基础的TensorFlow或PyTorch框架使用

核心概念入门

• 神经网络结构 🧠
  • 全连接网络（Feedforward Neural Networks）
  • 卷积神经网络（CNN）
  • 循环神经网络（RNN）
• 训练与优化 🔄
  • 损失函数（如交叉熵、均方误差）
  • 优化算法（SGD、Adam）
  • 正则化技术（Dropout、Batch Normalization）

实践项目推荐

• 深度学习入门实战：手写数字识别
• 构建你的第一个神经网络
• 推荐使用Kaggle平台进行数据集练习 📈

扩展学习

• 深度学习在自然语言处理中的应用
• 生成对抗网络（GAN）详解

如需进一步了解深度学习框架的使用，可参考深度学习框架实战指南 🚀