深度学习入门指南 🧠

深度学习作为人工智能的核心领域，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。以下是关键知识点概览：

基础概念

• 神经网络：模拟人脑结构的计算模型，通过多层非线性变换提取特征

  

• 卷积神经网络（CNN）：专为图像处理设计，使用卷积层提取空间特征

  

• 循环神经网络（RNN）：处理序列数据的利器，适合时序预测与文本生成

  

实践应用

1. 图像分类：通过预训练模型（如ResNet、VGG）实现高精度识别
2. 自然语言处理：使用Transformer架构进行机器翻译与文本摘要
3. 生成对抗网络（GAN）：创造逼真图像/视频的前沿技术

学习资源

• 深度学习框架对比：PyTorch vs TensorFlow
• 实战案例库：包含图像生成、语音识别等完整项目
• 进阶教程：探索迁移学习与模型优化技巧

学习路径推荐

1. 数学基础：线性代数/概率论/微积分
2. 编程实践：Python + TensorFlow/PyTorch
3. 项目驱动：从MNIST手写体识别到目标检测

📌 提示：建议配合深度学习可视化工具理解模型运行机制，效果更佳！