深度学习作为人工智能的核心技术之一，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。以下为关键知识点概览：
1. 基础概念
- 定义：深度学习通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式，实现特征自动提取与模式识别
- 核心组件：
- 神经元（Neuron）
- 激活函数（如ReLU、Sigmoid）
- 损失函数（Loss Function）
- 优化器（Optimizer）
- 典型框架：TensorFlow、PyTorch、Keras 等
2. 应用场景
- 计算机视觉：图像分类、目标检测（如YOLO算法）
- 自然语言处理：机器翻译、情感分析
- 强化学习：游戏AI、机器人路径规划
- 语音识别：语音转文字、语音合成
3. 学习资源
- 建议从经典教材《深度学习》（花书）开始系统学习
- 可实践项目：MNIST手写数字识别、CIFAR-10图像分类
- 拓展阅读：点击查看更多深度学习案例
4. 开发工具链
- 环境配置：Python 3.8+ + CUDA加速
- 数据处理：Pandas、NumPy、OpenCV
- 模型部署：TensorRT、ONNX Runtime
📌 提示：掌握反向传播算法是理解深度学习的关键，建议结合可视化工具（如TensorBoard）观察训练过程