深度学习是人工智能领域的一个重要分支，通过模拟人脑处理数据的方式，让计算机能够自动学习和改进。以下是一些关键知识点：
📌 什么是深度学习？
深度学习依赖神经网络（Neural Network）进行特征提取和模式识别。其核心在于多层结构，每一层都能自动学习数据的抽象特征。
🧠 神经网络结构图
📚 深度学习的应用场景
- 图像识别：如人脸识别、物体检测（🌟 点击查看案例）
- 自然语言处理：如机器翻译、情感分析
- 医疗诊断：通过分析医学影像辅助疾病检测
- 自动驾驶：感知环境并做出决策
📈 学习路径建议
- 掌握基础数学知识（线性代数、概率统计）
- 学习编程语言（推荐 Python）
- 熟悉神经网络框架（如 TensorFlow、PyTorch）
- 实践项目（从简单开始，逐步深入）
📖 推荐学习资源
📌 为什么选择深度学习？
- 强大的特征学习能力：自动提取复杂模式
- 广泛的应用领域：几乎覆盖所有科技行业
- 持续的技术进步：新算法和模型不断涌现