深度学习作为人工智能的核心技术，正在改变我们处理数据和构建智能系统的方式。以下是入门学习的关键知识点：
1. 神经网络基础
- 感知机：单层神经网络的起源，理解权重和激活函数的作用
- 多层网络：通过隐藏层实现复杂模式识别（🧠）
- 反向传播：误差的梯度下降优化方法（📊）
- 激活函数：ReLU、Sigmoid、Tanh 等函数的对比（📈）
2. 常用框架实践
| 框架 | 特点 | 学习路径 |
|---|---|---|
| TensorFlow | 灵活的计算图系统 | 点击学习TensorFlow基础 |
| PyTorch | 动态计算图与易用性 | 进入PyTorch教程 |
| Keras | 高层次API简化开发 | 查看Keras入门指南 |
3. 实战项目建议
- 图像分类（使用MNIST数据集）
- 自然语言处理（情感分析示例）
- 生成对抗网络（GAN基础实现）
- 强化学习（Q-learning入门）
如需更深入的理论解析，可访问 深度学习数学基础 页面。建议从神经网络结构开始实践，逐步掌握优化技巧与模型调优方法。