欢迎来到我们的 Python 深度学习课程页面！在这里，你将学习到如何使用 Python 进行深度学习，并了解当前最流行的深度学习模型。

课程大纲

  • 基础概念：介绍深度学习的基本概念，包括神经网络、激活函数、损失函数等。
  • Python 库：学习使用 TensorFlow 和 PyTorch 等流行的 Python 深度学习库。
  • 模型构建：从简单的线性回归到复杂的卷积神经网络，逐步构建和训练模型。
  • 实战项目：通过实际项目应用所学知识，解决实际问题。

学习资源

实战案例

图像识别

深度学习在图像识别领域有着广泛的应用。以下是一个使用卷积神经网络进行图像识别的示例：

Image Recognition Example

自然语言处理

深度学习在自然语言处理领域也有着显著的贡献。以下是一个使用循环神经网络进行情感分析的示例：

NLP Example

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