欢迎来到深度学习专题页面！在这里，我们将带你逐步掌握深度学习的核心概念与实践技巧。
📚 课程亮点
- 零基础入门：从神经网络原理到实战项目，层层递进
- 实战驱动：包含图像识别、自然语言处理等经典案例
- 资源丰富：提供代码模板、数据集及扩展阅读链接
🧠 学习路径规划
- 理论篇
- 神经网络的基本结构（如全连接网络、卷积网络）
- 激活函数与损失函数详解
- 反向传播算法的数学推导
- 实践篇
- 使用 Python 实现简单的分类模型
- 部署模型到实际场景（如图像生成、文本分类）
- 调优技巧与过拟合解决方案
🌐 扩展学习资源
💡 常见问题解答
- Q: 深度学习需要哪些数学基础？
A: 线性代数、微积分与概率统计是核心，可参考数学基础专题。 - Q: 如何选择适合的深度学习框架？
A: 根据项目需求，TensorFlow 与 PyTorch 是主流选择。
立即开始你的深度学习之旅吧！ 🚀