深度学习入门指南 🤖

深度学习作为人工智能的核心技术，正在重塑图像识别、自然语言处理等领域。以下是关键知识点概览：

1. 核心概念 🔍

• 神经网络：模拟人脑结构的计算模型，如图所示

- **激活函数**：如ReLU、Sigmoid，决定神经元输出 - **反向传播**：通过梯度下降优化模型参数

2. 实践步骤 🛠️

1. 准备数据集（推荐使用Kaggle数据）
2. 构建模型架构（如CNN/RNN）
3. 训练模型（示例代码见实践教程）
4. 评估与部署

3. 资源推荐 📚

• 深度学习基础理论
• 实战项目案例
• AI技术全景图

深度学习如同探索未知的迷宫，需要持续学习与实践才能找到正确路径 🧭