深度学习入门教程 🚀

深度学习作为人工智能的核心技术之一，正在重塑图像识别、自然语言处理等领域。以下是学习路径与核心概念：

🧠 基础知识

• 神经元模型：模拟人脑神经元的数学结构，通过加权输入与激活函数输出
• 神经网络类型：
  • 全连接网络（Dense）
  • 卷积网络（CNN）
  • 循环网络（RNN）
  • 生成对抗网络（GAN）
• 关键算法：反向传播、梯度下降、优化器（如Adam）

📚 学习路径

1. 数学基础：线性代数、概率论与统计
2. 编程环境：安装Python与深度学习框架（推荐PyTorch）
3. 实战项目：从MNIST手写数字识别到图像生成
4. 高级主题：迁移学习、模型压缩、分布式训练

🌐 扩展资源

• 深度学习实战指南（本站链接）
• AI技术全景图（了解更广泛的技术生态）
• 英文教程（如需英文资料）

建议从经典教材《深度学习》（花书）开始，同时结合官方文档实践。学习过程中注意避免过拟合，可通过交叉验证与正则化技术优化模型性能。