深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它让计算机能够通过学习数据来识别模式、进行预测和决策。以下是我们提供的深度学习课程概览。
课程大纲
- 基础理论：介绍深度学习的数学基础，包括线性代数、概率论和统计学等。
- 神经网络架构：讲解常见的神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
- 实践应用：通过实际案例，展示深度学习在图像识别、自然语言处理和推荐系统等领域的应用。
图片展示
卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络在图像识别领域有着广泛的应用。以下是一个卷积神经网络的示例。
循环神经网络（RNN）
循环神经网络在处理序列数据时表现出色。以下是一个循环神经网络的示例。
扩展阅读
想要更深入地了解深度学习，可以阅读以下文章：