深度学习模型课程 🧠

深度学习模型是人工智能领域的重要基石，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音分析等场景。以下是核心模型分类与学习资源推荐：

1. 基础模型架构

• 全连接神经网络 📊

  适合入门，理解神经元与激活函数原理

• 卷积神经网络 (CNN) 🖼️

  专注图像处理，包含池化层与权重共享机制

• 循环神经网络 (RNN) 🗣️

  处理序列数据，如时间序列与文本分析

2. 高级模型应用

• Transformer 模型 🔄

  基于自注意力机制，主导自然语言处理领域

• 生成对抗网络 (GAN) 🎨

  通过生成器与判别器博弈实现数据生成

3. 学习路径推荐

• 深度学习入门课程
• 实战项目：CNN图像分类
• 进阶阅读：Transformer原理详解

📚 建议按「基础知识 → 具体模型 → 实战项目」顺序学习，掌握理论后通过代码实践巩固理解。