深度学习理论材料课程指南 🧠📚

欢迎来到深度学习理论课程！以下是本课程的核心内容与学习资源：

📘 课程大纲

1. 基础理论

   • 神经网络结构
   - 激活函数原理 - 反向传播算法详解

2. 进阶主题

   • 卷积神经网络（CNN）
   - 循环神经网络（RNN）与序列建模 - 生成对抗网络（GAN）的数学推导

3. 实践资源

   • 课程目录（推荐从基础章节开始）
   • 理论推导配套代码仓库：GitHub链接
   • 常见问题解答：FAQ页面

📚 推荐阅读

• 深度学习数学基础（建议前置学习）
• 《深度学习》花书中文版（官方链接）
• 机器学习理论前沿论文合集（论文资源）

💡 学习提示

• 每章节包含 公式推导 + 可视化示例
• 建议搭配 Python编程基础课程 一起学习
• 遇到问题可访问 讨论区 交流

祝您学习顺利！🚀 如需更多材料，请随时探索本站其他资源。