深度学习作为人工智能的核心技术，正在重塑图像识别、自然语言处理、语音助手等领域的边界。通过本课程，你将掌握神经网络的基础原理与实践技巧，了解如何用代码构建智能模型。

课程亮点

  • 通俗易懂：从零基础讲解深度学习概念，避免晦涩数学推导
  • 实战导向：包含TensorFlow/PyTorch实战案例与代码演示
  • 前沿探索：涉及Transformer、GAN等最新深度学习架构
  • 互动练习：每章节配套可运行的Jupyter Notebook实验环境

学习目标

📌 掌握以下核心技能：

  1. 理解神经网络的数学基础（激活函数、梯度下降）
  2. 熟练使用深度学习框架进行模型训练
  3. 实现经典算法如CNN、RNN、AutoEncoder
  4. 掌握模型评估与调优方法
  5. 了解深度学习在计算机视觉/自然语言处理中的应用

课程大纲

  1. 深度学习基础

    • 神经网络的结构与原理
    • 反向传播算法详解
    • 优化器与损失函数选择
    神经网络_结构

  2. 实战训练营

    • 图像分类任务（使用MNIST/CIFAR数据集）
    • 生成对抗网络（GAN）实践
    • 自然语言处理基础（词向量、RNN）
    深度学习_应用

  3. 进阶专题

    • Transformer模型解析
    • 深度学习模型部署技巧
    • 伦理与安全问题探讨
    卷积神经网络_实战

扩展阅读

如需深入理解深度学习在自然语言处理领域的应用，可访问：
/ course/ natural_language_processing

本课程配套实验环境包含：

  • 交互式Jupyter Notebook
  • 完整数据集与预训练模型
  • 实时性能监控面板
深度学习_模型