欢迎来到神经网络理论课程！这里是开发者学习深度学习基础的起点，带你从零理解人工智能的核心原理。🚀
📘 课程简介
神经网络是模仿人脑处理信息的计算模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。本课程将涵盖：
- 神经网络的基本结构与工作原理
- 激活函数与损失函数的作用
- 反向传播算法的数学推导
- 典型网络类型（如CNN、RNN）的对比
📚 学习内容
- 感知机与多层网络
从单层感知机开始，逐步构建多层网络模型。🧠 - 训练过程详解
了解梯度下降、随机梯度下降（SGD）等优化方法。📊 - 实战案例
通过MNIST手写数字识别项目巩固知识。💻
🔗 推荐资源
💡 小贴士
- 学习时建议搭配代码实战，加深理解
- 可通过 神经网络可视化工具 观察网络运行过程
- 每周完成一个小项目，比如用CNN实现图像分类
祝你学习愉快！如果需要更多帮助，欢迎访问 开发者社区论坛 提问交流。💬✨