深度学习教程 🧠

深度学习作为人工智能的核心技术，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。以下是入门指南与学习路径推荐：

📚 基础知识

• 数学基础：线性代数（矩阵运算）、概率论与统计学、微积分（梯度下降）
• 编程工具：Python 语言 + TensorFlow/PyTorch 框架
• 核心概念：
  • 神经网络结构（如全连接层、卷积层、循环层）
  • 激活函数（ReLU/Sigmoid/Tanh）
  • 损失函数（交叉熵/均方误差）
  • 优化算法（Adam/SGD）

🧰 学习资源

1. 理论书籍：
   • 《深度学习》（花书）英文版
   • 《神经网络与深度学习》（Michael Nielsen）
2. 实战项目：
   • MNIST 手写数字识别
   • ImageNet 图像分类
3. 在线课程：
   • Coursera《深度学习专项课程》
   • B站《深度学习从零到进阶》

📈 学习路径图

1. 理解机器学习与深度学习的区别
2. 掌握神经网络基本原理
3. 实践搭建简单模型（如MNIST）
4. 深入优化与调参技巧
5. 探索计算机视觉/自然语言处理应用

🧠 扩展阅读

• 深度学习入门：数学与编程
• 深度学习框架对比指南
• 最新研究进展

深度学习是通往AI未来的必经之路！🌱 从基础到实战，循序渐进掌握核心技术。