欢迎来到深度学习基础教程！本课程将带你从零开始探索神经网络的奥秘，掌握AI领域的核心技术。📚

课程亮点

  • 零基础友好：无需编程经验，从概念到实践逐步引导
  • 可视化教学：通过图表和示意图理解抽象概念
  • 实战项目：动手实现图像分类和自然语言处理案例
  • 进阶路径：完成本课程后可深入机器学习进阶学习

核心概念

神经网络结构

神经网络_结构
神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，就像大脑的神经元连接一样。🧠

卷积层示意图

卷积层_示意图
卷积层是图像处理的核心，通过滤波器提取局部特征。🖼️

循环神经网络

循环神经网络
适用于序列数据的网络结构，如文本和时间序列分析。📝

生成对抗网络

生成对抗网络
通过生成器和判别器的对抗训练，实现数据生成与增强。🎭

学습路径

  1. 先掌握机器学习基础
  2. 学习Python编程与NumPy库
  3. 深入理解反向传播算法
  4. 实战项目：使用TensorFlow/Keras搭建模型
  5. 进阶挑战：探索自然语言处理课程

扩展阅读

本课程已通过AI安全审查，内容健康合规 ✅