🧠 欢迎来到人工智能与深度学习领域！本课程将带你从基础到实战，掌握深度学习在AI应用中的核心技能。
课程亮点
- 📘 系统讲解神经网络、卷积网络、循环网络等主流模型
- 🧰 提供实战项目：图像识别、自然语言处理、生成对抗网络
- 🌐 扩展阅读：点击查看深度学习框架对比指南
- 📊 案例分析：包含手写数字识别、情感分析、图像生成等完整示例
核心内容
1. 基础概念
- 神经网络的结构与工作原理
- 激活函数（ReLU/Sigmoid/Tanh）的数学表达
- 损失函数与优化算法（SGD/Adam）
2. 实战工具
- 🛠 使用 TensorFlow 和 PyTorch 构建模型
- 📁 数据预处理与增强技巧
- 📈 模型评估与调参方法
3. 应用场景
- 📷 图像分类（如 CNN 在 MNIST 数据集的应用）
- 💬 文本生成与情感分析（如 RNN/LSTM 的实践）
- 🧩 图像生成（GANs 创作艺术图像的案例）