🧠 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)

学习路径建议

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深度学习
卷积神经网络
神经网络结构