深度学习作为人工智能的核心分支，通过模拟人脑神经网络结构实现复杂模式识别与数据处理。以下是关键知识点概览：
📚 基础概念
- 神经网络：由输入层、隐藏层和输出层构成的计算模型
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid等非线性变换工具
- 反向传播：误差修正的核心算法，通过梯度下降优化权重
🌍 应用领域
- 计算机视觉
- 自然语言处理
- 语音识别
- 强化学习：如AlphaGo的决策机制
🧭 学习路径
- 数学基础：线性代数/概率论/微积分
- 编程实践：Python + TensorFlow/PyTorch
- 项目进阶：从MNIST手写识别到YOLO目标检测
- 本站扩展阅读：AI技术导论
💡 实践建议
- 建议从经典模型开始（如CNN、RNN）
- 使用Kaggle数据集进行实战训练
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📌 提示：深度学习需要大量计算资源，可考虑使用云平台进行实验