深度学习入门指南 🧠

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个子领域，通过模拟人脑处理数据的方式，让计算机自动学习特征并做出决策。它的核心是神经网络（神经网络）——一种由多层节点构成的计算模型，能够处理复杂模式识别任务。

学习路径推荐 🚀

1. 基础数学

   • 线性代数（线性代数）
   • 微积分（微积分）
   • 概率论与统计学（概率论_统计学）

2. 编程基础

   • Python（Python编程）
   • NumPy（NumPy库）
   • Matplotlib（Matplotlib可视化）

3. 深度学习框架

   • TensorFlow（TensorFlow_入门）
   • PyTorch（PyTorch_教程）
   • Keras（Keras_应用）

4. 实战项目

   • 图像分类（图像分类）
   • 自然语言处理（自然语言处理）
   • 生成对抗网络（生成对抗网络）

扩展阅读 📚

• 想了解深度学习在计算机视觉中的应用？点击 图像处理教程
• 需要更深入的理论知识？参考 神经网络原理详解
• 对比不同框架的优缺点？查看 深度学习框架选型指南