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
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
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）
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
🛠 学习资源推荐
- 书籍：《深度学习》（花书）点击查看中文版
- 工具：Jupyter Notebook实战演示
- 进阶课程：完成本课程后可学习深度学习进阶