深度学习进阶课程指南 📚

欢迎进入深度学习进阶课程！本课程将带你深入理解神经网络架构、优化策略及实际应用技巧。以下是学习路线图：

🌱 课程目标

• 掌握复杂模型设计（如CNN、RNN、Transformer）
• 理解梯度消失/爆炸的解决方案
• 学习分布式训练与模型部署
• 探索生成对抗网络（GAN）与强化学习

🧭 学习路径

基础强化

1. 复习线性代数与概率论（点击深入学习）
2. 实践PyTorch/TensorFlow框架进阶操作
3. 掌握反向传播算法实现细节

进阶突破

1. 研究注意力机制与自注意力模型
2. 实战图像识别与目标检测项目
3. 学习模型剪枝与量化技术

📚 推荐资源

资源类型	推荐内容	链接
书籍	《深度学习》（花书）	点击获取
视频	Andrew Ng深度学习专项课程	点击观看
工具	Colab Pro GPU训练环境	立即体验

📌 重要概念图解

*图：深度学习核心架构示意图*

🔍 常见问题

• Q: 如何选择合适的激活函数？
  A: 根据网络层类型选择ReLU（全连接层）、LSTM（循环层）或Swish（实验性选择）

• Q: 什么是过拟合？
  A: 模型在训练集表现优异但测试集性能下降的现象，可通过正则化（点击了解）解决

• Q: 如何优化训练效率？
  A: 使用混合精度训练 + 分布式数据并行（点击实践）