欢迎来到深度学习世界！以下是你需要了解的关键知识点：
1. 基础概念 📚
神经网络：模拟人脑结构的计算模型，由输入层、隐藏层和输出层组成
训练过程：通过反向传播算法不断调整参数，优化模型表现
激活函数：如ReLU、Sigmoid等，决定神经元输出特性
2. 常用框架 🛠️
TensorFlow：谷歌开发的开源机器学习框架
PyTorch：Facebook推出的动态计算图框架，适合研究场景
Keras：基于TensorFlow的高层API，简化模型构建
3. 实践项目 🚀
图像识别：使用CNN（卷积神经网络）
自然语言处理：尝试RNN/LSTM或Transformer模型
强化学习：探索Q-learning等算法
4. 学习资源 📚
- 深度学习基础课程：系统学习理论与实践
- 推荐书籍：《深度学习》（花书）《神经网络与深度学习》
- 开源项目：GitHub上搜索
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5. 社区讨论 💬
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