深度学习作为人工智能的核心技术之一，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。以下是关键知识点梳理：
1. 基本概念
- 深度学习通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式
- 核心组件：输入层 → 隐藏层 → 输出层（可插入神经网络结构图）
- 常见算法：CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、Transformer
2. 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：机器翻译、情感分析
- 推荐系统：基于用户行为的智能推荐
- 自动驾驶：环境感知与决策控制
3. 学习资源
- 推荐阅读：深度学习进阶之路
- 实战项目：Python实现MNIST手写体识别
- 视频教程：深度学习原理动画演示
扩展学习
建议从基础开始探索，可参考：机器学习入门指南 获取更多背景知识。