欢迎来到深度学习入门指南！这里是您了解神经网络与深度学习核心概念的起点，适合零基础学习者逐步掌握AI技术。🚀
📘 课程大纲
什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个分支，通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式。核心组件解析
- 神经元（Neuron）：网络的基本单元，通过激活函数处理输入
- 激活函数（如ReLU、Sigmoid）：决定神经元输出的非线性转换
- 损失函数（Loss Function）：衡量预测结果与真实值的误差
- 优化器（Optimizer）：通过反向传播调整参数
实践案例
- 使用Keras构建MNIST手写数字识别模型
- 图像分类（CNN）与文本处理（RNN/LSTM）
- 高级主题：迁移学习、生成对抗网络（GAN）
📚 推荐学习路径
- 基础巩固：深度学习数学基础
- 进阶实践：PyTorch实战教程
- 项目扩展：AI应用开发案例
📌 小贴士
✅ 安装Jupyter Notebook后，建议通过pip install tensorflow或pip install torch添加深度学习框架
✅ 本教程配套交互式实验环境可直接运行代码示例
⚠️ 学习过程中遇到问题？可访问FAQ页面获取帮助