深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络来处理和解释数据。以下是深度学习入门的几个关键步骤：
1. 基础知识
1.1 数学基础
- 微积分
- 概率论与统计学
- 线性代数
1.2 编程技能
- Python 是深度学习中最常用的编程语言。
- 掌握 NumPy、Pandas、Matplotlib 等库。
2. 深度学习框架
- TensorFlow
- PyTorch
- Keras
这些框架提供了构建和训练深度学习模型的工具和库。
3. 实践项目
以下是一些入门级的深度学习项目：
- 手写数字识别（MNIST 数据集）
- 图像分类（CIFAR-10 数据集）
- 自然语言处理（例如，情感分析）
4. 扩展阅读
深度学习神经网络