深度学习入门指南 🧠

深度学习作为人工智能的核心技术，正在重塑图像识别、自然语言处理等领域。以下是系统的学习路径建议：

📚 必学基础

1. 神经网络原理

   • 理解感知机与多层网络结构
   • 学习激活函数（ReLU/Sigmoid）与梯度下降
   • 推荐书籍：《神经网络与深度学习》（Michael Nielsen）

2. 框架实践

   • 掌握PyTorch/TensorFlow核心API
   • 实战项目：MNIST手写数字识别
   • 代码示例：点击查看深度学习实战代码

3. 经典模型解析

   • CNN卷积网络：图像特征提取专家
   • RNN循环网络：处理序列数据的利器
   • Transformer架构：自然语言处理的突破

🌐 扩展资源

• 机器学习进阶教程
• AI伦理与政策指南
• 深度学习可视化工具推荐

💡 学习建议

• 从简单模型开始，逐步构建复杂网络
• 参与Kaggle竞赛提升实战能力
• 关注最新深度学习研究进展

建议每天投入1-2小时系统学习，配合项目实践效果更佳！🎯