深度学习作为人工智能的核心分支，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：
什么是深度学习？🧠
深度学习通过模拟人脑神经网络结构，利用多层非线性变换提取数据特征。其核心在于：
- 神经元：模仿生物神经元的计算单元
- 权重与偏置：通过训练调整参数
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid等非线性函数
- 损失函数：衡量预测与真实值的差距
核心应用场景 🌐
- 计算机视觉 - 图像分类、目标检测
- 自然语言处理 - 机器翻译、情感分析
- 语音识别 - 语音转文字系统
- 强化学习 - 游戏AI、机器人控制
学习路径建议 📚
- 先掌握线性代数与概率论基础
- 学习Python编程语言（推荐路径：/ai_tutorials/python/basics）
- 熟悉机器学习基本概念
- 进阶深度学习框架实践（如TensorFlow/PyTorch）