什么是深度学习？🧠
深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑处理数据的方式，让计算机从大量数据中学习规律。它广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音助手等领域。
学习路径 📚
基础概念
- 神经元与激活函数（如ReLU）
- 层结构：输入层、隐藏层、输出层
- 损失函数与优化算法（如梯度下降）
- 常见框架：TensorFlow、PyTorch
实践项目
- 手写数字识别（MNIST数据集）
- 图像分类（使用CNN）
- 语言模型（如RNN/LSTM）
- 生成对抗网络（GAN）
进阶方向
- 自动编码器与降维技术
- 强化学习基础
- 模型调优与部署
- 现代应用：Transformer模型
必须掌握的工具 🛠️
- Python编程语言
- Jupyter Notebook / Colab
- 深度学习框架（推荐PyTorch）
- 数据可视化工具（Matplotlib、Seaborn）