什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑处理数据的方式，利用多层神经网络（MLP）提取数据的抽象特征。它在图像识别、自然语言处理等领域表现出色，是AI技术的核心之一。
核心概念速览 📚
- 神经网络结构：由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层包含多个神经元
- 激活函数（如ReLU、Sigmoid）：决定神经元的输出特性，赋予模型非线性表达能力
- 梯度下降：优化算法的核心，通过反向传播调整参数
- 损失函数：衡量模型预测与真实值的误差，指导训练方向
学习路径推荐 💡
- 先掌握线性代数与概率论基础
- 学习Python编程语言（推荐使用PyTorch或TensorFlow框架）
- 通过社区深度学习概述了解更系统的知识体系
- 实践项目：从MNIST手写数字识别开始，逐步进阶到图像分类任务