欢迎来到「深度学习实践」项目页面！这是一个专注于通过实际案例掌握深度学习技术的实践平台，适合初学者和进阶开发者共同探索。以下是你需要了解的关键信息：
📚 项目简介
本项目旨在通过动手实践帮助学习者理解深度学习的核心概念，包括但不限于：
- 神经网络基础架构
- 模型训练与调优技巧
- 数据预处理与特征工程
- 实际应用场景的实现
通过完成配套的代码示例和实验任务，你将能够快速构建自己的深度学习模型！
🛠 技术栈
我们支持以下主流工具和框架：
- Python（首选编程语言）
- TensorFlow 或 PyTorch（深度学习框架）
- Jupyter Notebook（交互式编程环境）
- Keras（高级API简化开发流程）
- Scikit-learn（辅助数据预处理）
📌 点击查看完整技术文档 了解更多细节
🌍 应用场景
以下是我们推荐的实践方向：
- 图像识别：使用CNN分类手写数字（如MNIST数据集）
- 自然语言处理：构建情感分析模型（如IMDB影评分类）
- 时间序列预测：用LSTM进行股票价格预测
- 生成对抗网络：尝试创建简单的图像生成器
📚 学习资源
建议搭配以下内容深化学习：
💡 图片示例：