深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模仿人脑神经网络结构，让计算机能够从数据中自动学习和提取特征。

课程内容

  • 神经网络基础：介绍神经网络的原理、结构和类型。
  • 前向传播与反向传播：讲解神经网络训练过程中的关键算法。
  • 激活函数：介绍常用的激活函数及其作用。
  • 损失函数：讲解损失函数在神经网络中的作用。
  • 优化算法：介绍常用的优化算法，如SGD、Adam等。
  • 深度学习框架：介绍TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。

实践案例

课程中会通过实际案例，带你一步步实现以下内容：

  • 使用神经网络识别手写数字。
  • 使用卷积神经网络识别图像。
  • 使用循环神经网络处理序列数据。

扩展阅读

想要更深入地了解深度学习，可以阅读以下资源：

神经网络结构图