深度学习教程指南 🧠

欢迎来到深度学习教程专区！这里为你整理了从基础到实战的全面学习路径，适合不同阶段的学习者。🚀

📚 入门必读

1. 深度学习基础概念
   了解神经网络、激活函数、反向传播等核心知识

   [点击扩展阅读 →](/deep-learning/intro)

2. Python环境搭建
   安装TensorFlow/PyTorch及常用库的详细教程

   [查看安装指南 →](/deep-learning/setup)

🧬 进阶主题

• 卷积神经网络 (CNN)
  图像识别领域的经典模型解析

  [深入学习CNN →](/deep-learning/cnn)

• 循环神经网络 (RNN)
  序列数据处理与自然语言处理应用

  [探索RNN实战 →](/deep-learning/rnn)

🛠 实战项目

1. MNIST手写数字识别
   用PyTorch实现入门级图像分类项目

   [项目代码 →](/deep-learning/projects/mnist)

2. 情感分析实战
   基于Transformer的文本分类案例

   [项目复现 →](/deep-learning/projects/sentiment)

📚 推荐学习

• 深度学习数学基础：强化你的线性代数与概率知识
• 模型调优技巧：学习学习率调整与正则化方法
• 最新论文解读：跟踪CVPR2023等顶会动态

📌 提示：点击上方链接可获取配套代码与数据集。建议按顺序学习，打好基础后再探索高级主题！