深度学习作为人工智能的核心技术，正在改变我们处理数据和构建智能系统的方式。以下是关键知识点概览：
基础概念 📚
- 神经网络：模拟人脑处理信息的计算模型，由输入层、隐藏层和输出层构成
- 深度学习：通过多层非线性变换提取数据特征，常见于图像/语音/自然语言处理
- 训练过程：使用反向传播算法优化模型参数，最小化预测误差
实用工具 🛠️
- 推荐使用 PyTorch 或 TensorFlow 开始实践
- 可参考 learn/tutorials/machine-learning-101 了解机器学习基础
应用场景 🎉
- 图像识别：如人脸识别、医学影像分析
- 自然语言处理：情感分析、机器翻译
- 生成对抗网络：图像生成、风格迁移
学习建议 📈
- 从简单的感知机开始，逐步理解反向传播原理
- 实践项目推荐：MNIST手写数字识别 → CIFAR-10图像分类 → 文本生成
- 参考书籍：《深度学习》（花书）或 learn/tutorials/deep-learning-books
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