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。以下是关键知识点梳理：
1. 基础概念
- 神经网络：模拟人脑神经元结构的计算模型
- 卷积层：用于处理网格数据（如图像）的特殊层
- 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. 典型应用场景
- 图像分类：如识别猫狗
- 语音识别：将音频转化为文本
- 生成对抗网络（GAN）：创建逼真图像
- 强化学习：训练智能体决策
3. 学习资源推荐
- 深度学习基础教程
- PyTorch官方文档
- 经典论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》
- 动手实践项目：手写数字识别
4. 发展趋势
- 多模态学习：融合文本、图像、语音数据
- 自监督学习：减少对标注数据的依赖
- 边缘计算：部署轻量级模型到移动设备