深度学习基础课程 🧠

深度学习是人工智能领域的重要分支，通过模拟人脑处理数据的方式，让计算机具备学习和决策能力。以下是核心知识点概览：

1. 基础概念 📚

• 神经网络：由输入层、隐藏层和输出层构成，如同大脑神经元的连接网络
• 训练过程：通过反向传播算法不断调整参数，优化模型性能
• 激活函数：如ReLU、Sigmoid，决定神经元的输出特性
• 损失函数：衡量预测结果与真实值的差距，指导模型改进

2. 核心技术 🔧

• 监督学习：使用标注数据训练模型
• 无监督学习：通过未标注数据发现潜在模式
• 卷积神经网络（CNN）：专为图像识别设计
• 循环神经网络（RNN）：处理序列数据如文本

3. 应用场景 🌍

• 图像识别：如人脸识别、医学影像分析
• 自然语言处理：机器翻译、情感分析
• 推荐系统：个性化内容推送
• 自动驾驶：环境感知与决策

4. 学习路径 🚀

建议逐步深入：

1. 先掌握线性代数与概率论基础
2. 学习Python编程语言（推荐路径：/course/python-basics）
3. 熟悉TensorFlow或PyTorch框架
4. 实践经典项目如手写数字识别

5. 扩展阅读 📚

• /course/advanced-deep-learning：深度学习进阶课程
• /course/machine-learning-intro：机器学习基础概述
• /course/nlp-tutorial：自然语言处理专项教程