🌟 深度学习课程指南

深度学习作为人工智能的核心领域，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得突破性进展。本课程将带你从基础到实战，系统掌握深度学习技术。

📘 课程内容概览

• 基础篇：神经网络原理、激活函数、损失函数与优化算法
• 进阶篇：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）与Transformer
• 实战篇：使用PyTorch/TensorFlow构建深度学习模型
• 应用篇：图像分类、目标检测、生成对抗网络（GAN）等项目实践

🌐 扩展学习资源

如需更深入理解深度学习数学基础，可访问 数学与深度学习 课程。
对于实际应用案例，推荐查看 深度学习应用实战 页面。

📈 学习成果

完成本课程后，你将能够：

1. 理解深度学习模型的训练与调优方法
2. 应用深度学习解决实际问题
3. 掌握主流框架的使用技巧

*图：神经网络结构示意图*

💡 小贴士

• 建议搭配 深度学习可视化工具 使用
• 实践中注意数据增强与过拟合防治技巧
• 每周完成一个小项目巩固所学知识

*图：深度学习在各领域的应用*