深度学习作为人工智能的核心技术，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得突破性进展。以下是入门指南和学习资源推荐：
基础概念入门
- 什么是深度学习？
深度学习通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式，例如： - 关键术语
- 神经元（Neuron）
- 激活函数（Activation Function）
- 反向传播（Backpropagation）
实战工具推荐
- 主流框架
- PyTorch：动态计算图适合研究场景
- TensorFlow：静态图优化生产环境性能
- Keras：高层API简化模型构建流程
学习路径建议
- 完成基础数学准备（线性代数/概率论）
- 实践MNIST手写体识别项目
- 探索生成对抗网络进阶主题
扩展阅读
- 深度学习模型调优技巧
- AI伦理与深度学习（建议了解技术的社会影响）