深度学习课程大纲 - 社区技术课程

欢迎来到深度学习课程页面！本课程旨在帮助学习者掌握深度学习的核心概念与实战技巧，适合对人工智能感兴趣的初学者和进阶者。

课程简介

深度学习是机器学习的一个重要分支，通过模拟人脑处理数据的方式，实现复杂模式的识别与预测。本课程将从基础理论到实际应用逐步展开，涵盖以下主题：

• 神经网络的基本结构
• 激活函数与损失函数
• 反向传播算法
• 常见深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）

课程大纲

模块一：基础概念

1. 什么是深度学习？
2. 神经网络的组成与工作原理
3. 机器学习与深度学习的区别

模块二：核心算法

1. 激活函数（ReLU、Sigmoid、Softmax）
2. 损失函数（交叉熵、均方误差）
3. 反向传播与梯度下降

模块三：应用实践

1. 图像识别（卷积神经网络）
2. 自然语言处理（循环神经网络）
3. 项目实战：手写数字识别

学习资源推荐

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祝学习顺利，探索AI的无限可能！🧠🚀