📚 书籍介绍
《神经网络与深度学习》是一本深入浅出的人工智能入门书籍，适合对机器学习基础有了解的读者。书中通过直观的案例和数学推导，帮助你掌握神经网络的核心概念与实现技巧。
🧠 核心章节
神经网络基础
- 神经元与激活函数：理解感知机模型与Sigmoid/Tanh/ReLU函数
- 损失函数与梯度下降：从均方误差到随机梯度下降的实现原理
- 反向传播算法：链式法则在神经网络训练中的应用
深度学习进阶
- 卷积神经网络（CNN）：图像识别的经典架构与实现
- 循环神经网络（RNN）：处理序列数据的时序模型
- 优化技巧：学习率调整、正则化与批量归一化
实战项目
- 使用TensorFlow/Keras搭建手写数字识别模型
- 图像分类与目标检测的完整代码示例
- 模型评估与调优方法
📚 推荐延伸阅读
📌 学习提示
- 每章末尾包含代码实验环节，建议配合Jupyter Notebook运行
- 关键概念附带动画演示，帮助理解反向传播等抽象过程
- 本书配套在线练习平台提供实时反馈