欢迎来到深度学习基础课程!本课程将带你从零开始理解神经网络的核心概念与实践方法。以下是课程大纲与学习建议:

📘 课程核心模块

  1. 数学基础

    • 线性代数:矩阵运算与向量空间
    • 微积分:梯度下降与链式法则
    • 概率统计:贝叶斯定理与概率分布
    数学基础
  2. 神经网络原理

    • 神经元与激活函数(如ReLU、Sigmoid)
    • 层结构:全连接层、卷积层、循环层
    • 损失函数与优化器(如交叉熵、Adam)
    神经网络结构
  3. 框架实践

    • 使用PyTorch或TensorFlow实现简单模型
    • 数据预处理与模型训练流程
    • 模型评估与调优技巧
    深度学习框架

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