深度学习作为人工智能的核心技术，正在重塑图像识别、自然语言处理等领域。以下是学习路径推荐与资源指南：
📚 学习路线图
基础数学
- 线性代数（矩阵运算）
- 微积分（梯度下降）
- 概率论（贝叶斯网络）
编程基础
- Python语言入门
- NumPy/Pandas数据处理
- Matplotlib可视化工具
框架实践
- TensorFlow入门指南
- PyTorch实战案例
- Keras高级应用
项目实战
- 手写数字识别（MNIST）
- 图像分类（CIFAR-10）
- 文本生成（RNN/LSTM）
🌐 扩展学习
📌 提示：学习过程中建议结合可视化教程理解模型结构，效果更佳！