深度学习与神经网络 🧠

  • 核心概念: 使用多层神经网络提取数据特征，适用于图像识别、自然语言处理等领域
  • 框架推荐: TensorFlow, PyTorch, Keras
  • 应用场景:
    • 图像分类（如CNN模型）
    • 语音识别（如RNN/LSTM）
    • 生成对抗网络（GAN）
深度学习_神经网络

自然语言处理 (NLP) 📖

  • 技术栈:
    • 词向量：Word2Vec, GloVe
    • 序列模型：RNN, LSTM, GRU
    • 注意力机制：Transformer, BERT
  • 实战工具: Hugging Face Transformers 库
自然语言处理_Transformer

强化学习 (RL) 🎮

  • 算法类型:
    • Q-learning
    • Deep Q-Network (DQN)
    • Policy Gradient
  • 应用领域: 游戏AI、机器人路径规划、自动驾驶
  • 学习资源: 点击了解强化学习基础教程 📚

进阶技巧 🔧

  • 性能优化: 使用混合精度训练（Mixed Precision Training）
  • 模型部署: TensorFlow Serving, TorchScript
  • 调试工具: TensorBoard 可视化训练过程
强化学习_马尔可夫决策过程

扩展学习 🌐

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