欢迎来到人工智能基础学习专区！以下是为您整理的核心内容概览：

📘 必学模块

  1. 机器学习原理

    • 监督学习与无监督学习的区别
    • 常见算法：线性回归、决策树、K-Means
    机器学习

  2. 神经网络入门

    • 神经元与激活函数的运作机制
    • 反向传播算法的数学推导
    神经网络

  3. 深度学习框架

    • TensorFlow vs PyTorch对比
    • 基础代码示例与实战演练
    深度学习

🧩 实践建议

  • 从经典数据集（如MNIST）开始练手
  • 掌握Python基础语法与NumPy操作
  • 参考进阶教程深化理解

📚 推荐学习路径

  1. Python编程基础
  2. 数据预处理技术
  3. 模型评估指标详解

保持学习热情，用🧠探索AI的无限可能！