深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它让计算机通过学习大量数据来模拟人类大脑的神经网络，从而实现复杂的模式识别和决策。
基础概念
- 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：激活函数用于引入非线性，使得神经网络能够学习复杂的模式。
- 损失函数：损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差异，是优化过程中的关键。
实践案例
以下是一个深度学习实践案例的链接，您可以了解更多细节：深度学习实践案例
资源推荐
- 深度学习书籍：《深度学习》，这是一本全面介绍深度学习的经典书籍。
- 在线课程：《深度学习专项课程》，这是一门由吴恩达教授主讲的深度学习在线课程。