简介

深度学习作为人工智能的核心领域，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。通过Python，开发者可以高效地构建和训练神经网络模型。以下是学习路径与资源推荐：

  • 📚 学习目标：掌握基础概念、框架使用及实战技巧
  • 🛠️ 开发环境：Python 3.8+、PyTorch/TensorFlow
  • 🌐 扩展阅读：PyTorch基础教程

环境搭建

  1. 安装Python
    推荐使用 Anaconda 管理环境

    Anaconda安装示意图

  2. 配置深度学习框架

    • 安装PyTorch：pip install torch
    • 安装TensorFlow：pip install tensorflow
      PyTorch与TensorFlow对比

  3. Jupyter Notebook实战
    交互式编程环境适合快速验证模型逻辑

    Jupyter Notebook界面

核心概念

  • 🧩 神经网络结构：输入层→隐藏层→输出层

    神经网络示意图

  • 📉 损失函数：如交叉熵（CrossEntropyLoss）、均方误差（MSELoss）

    损失函数曲线

  • 🔄 训练流程：数据加载→模型定义→损失计算→参数优化

    训练流程图

实战案例

  1. 图像分类
    使用CNN识别MNIST手写数字

    MNIST数据示例

  2. 目标检测
    通过YOLO模型实现物体定位

    目标检测效果

  3. 自然语言处理
    构建情感分析模型

    NLP流程图

扩展学习