深度学习课程指南 🧠

深度学习作为人工智能的核心技术之一，正在重塑科技行业。以下为学习路径与推荐资源：

📚 核心知识框架

神经网络基础
- 感知机与多层网络
- 激活函数（ReLU/Sigmoid）
- 反向传播算法
主流模型类型
- 卷积神经网络（CNN）：图像识别首选
- 循环神经网络（RNN）：时序数据处理 - 生成对抗网络（GAN）：创意内容生成
实战工具链
- 框架选择：PyTorch vs TensorFlow
- 数据处理：Pandas/Numpy应用
- 部署优化：TensorRT加速技巧

🌐 学习资源推荐

入门书籍：《深度学习》（花书）中文版
在线课程：Coursera深度学习专项课程
实战项目：图像分类/文本生成/强化学习等案例库

🌍 应用场景图谱

计算机视觉：人脸识别/查看案例
自然语言处理：情感分析/进阶教程
医疗影像分析：肿瘤检测
自动驾驶：目标识别

🔍 拓展阅读

深度学习应用全景