深度学习入门教程 🧠

欢迎来到深度学习实践指南！在这里，我们将通过Jupyter Notebook帮助您快速上手神经网络与机器学习。📌

🧰 环境准备

1. 安装依赖
   确保已安装Python环境，推荐使用Anaconda进行管理。
   运行以下命令安装必要库：

   pip install tensorflow numpy pandas matplotlib
   

2. 启动Jupyter Notebook
   在终端输入：

   jupyter notebook
   

   然后导航至 /jupyter_notebook/ai_examples/deep_learning_tutorial 目录。

📚 教程内容

• 基础概念
  神经网络由层（Layer）和节点（Node）构成，类似大脑的神经元。🧠

  

• 实战案例
  我们将使用MNIST手写数字识别作为入门项目。
  示例代码片段：

  import tensorflow as tf
  model = tf.keras.Sequential([
      tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
      tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
  ])
  

• 可视化工具
  利用Matplotlib绘制训练过程中的损失曲线：

  

🌐 扩展资源

• 扩展阅读
• TensorFlow官方文档
• Jupyter Notebook教程

祝您学习顺利！📚💡