深度学习神经网络基础课程 🧠

欢迎来到「深度学习神经网络基础」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。在这里，你会学到如何构建、训练和优化神经网络模型，为后续的深度学习学习打下坚实基础。

课程概述 📚

神经网络是深度学习的基石，其灵感来源于人脑的神经元结构。通过本课程，你将掌握以下内容：

• 神经网络的基本组成（输入层、隐藏层、输出层）
• 激活函数的作用与常见类型（如ReLU、Sigmoid）
• 权重与偏置的更新机制（梯度下降法）
• 简单的前馈神经网络（Feedforward Neural Network）实现

学习目标 🎯

完成本课程后，你能够：

• 理解神经网络的数学原理与计算流程
• 使用Python实现基础的神经网络模型
• 解释过拟合、欠拟合等常见问题及解决方法
• 探索神经网络在图像识别、自然语言处理等领域的应用

课程结构 🧭

1. 入门篇：神经网络的历史与基本概念
2. 实战篇：用代码构建第一个神经网络
3. 进阶篇：优化技巧与模型评估
4. 扩展篇：探索不同网络架构（如CNN、RNN）

推荐资源 🔍

• 想深入了解神经网络数学原理？可前往 /community/tech/courses/dl_deep_learning_math 查看相关课程
• 对实际应用感兴趣？可参考 /community/tech/courses/dl_tensorflow_tutorial 学习TensorFlow框架的使用
• 想了解神经网络在图像处理中的应用？可查看 /community/tech/courses/dl_cnn_image_recognition 课程

常见问题解答 ❓

• Q: 神经网络需要哪些数学基础？
  A: 线性代数、微积分和概率论是必备知识，建议先学习 /community/tech/courses/dl_math_prerequisites 课程。
• Q: 如何选择合适的激活函数？
  A: 本课程会详细讲解不同场景下的选择策略，包含实战案例分析。