🚀 深度学习教程指南

欢迎来到深度学习学习路径！以下是为您整理的核心内容和学习建议：

📚 1. 入门必读

• 深度学习基础概念（建议先阅读）
• Python环境搭建教程（含虚拟环境配置）
• 第一个神经网络示例（使用TensorFlow/Keras）

🧠 2. 核心知识模块

主题	关键技术	推荐实践
神经网络	全连接层、激活函数	MNIST手写识别
卷积网络	CNN架构、池化操作	图像分类实战
循环网络	RNN/LSTM原理	文本生成项目
自然语言处理	Embedding、Transformer	BERT模型详解

🛠️ 3. 实战项目推荐

• 图像生成（含DCGAN实现）
• 语音识别（使用Librosa）
• 强化学习（OpenAI Gym入门）

🌐 4. 扩展学习资源

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