深度学习入门指南 📘

深度学习作为人工智能的核心技术，已广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。以下为关键知识点与学习路径推荐：

🧠 核心概念速览

• 神经网络结构：从感知机到卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）的演进历程
• 训练流程：数据预处理 → 模型构建 → 损失函数选择 → 优化算法（如SGD、Adam）
• 框架选择：推荐从 PyTorch 或 TensorFlow 入门

📚 推荐学习资源

1. 《深度学习入门：基于Python的实战》（中文版，含代码示例）
2. 《Deep Learning》（Ian Goodfellow 等人经典著作）
3. 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》（实战导向，适合进阶）

🌟 应用场景示例

• 计算机视觉：使用 CNN 进行图像分类
• 自然语言处理：通过 RNN 实现文本生成
• 强化学习：结合深度网络进行游戏策略训练（如AlphaGo）

> 图片关键词：深度学习_基础

如需进一步了解神经网络的工作原理，可访问 AI基础教程 深入学习。