欢迎来到深度学习的世界！以下是精选的教程路径，帮助你从零开始掌握深度学习技术：

📋 入门指南

  1. 基础概念
    • 神经网络的结构与工作原理
    • 激活函数（如ReLU、Sigmoid）的作用
    • 损失函数与优化算法简介
  2. 学习资源
    • 深度学习入门教程（推荐）
    • 《深度学习》（花书）中文版
    • 在线课程：Coursera的深度学习专项课程

🔧 进阶教程

  1. 框架实践
    • 使用TensorFlow构建第一个模型
    • PyTorch的动态计算图详解
    • Keras的高级API应用
  2. 专题学习
    • 卷积神经网络（CNN）与图像识别
    • 循环神经网络（RNN）与自然语言处理
    • 生成对抗网络（GAN）与图像生成

🧠 实战项目

  1. 图像分类
    • 使用MNIST数据集训练手写数字识别模型
    • 增强模型性能的技巧（数据增强、正则化）
  2. 自然语言处理
    • 构建情感分析模型
    • 序列到序列模型（Seq2Seq）实战
  3. 推荐系统
    • 基于协同过滤的深度学习实现
    • 使用Embedding进行用户行为建模

📚 推荐阅读

深度学习框架
神经网络结构