深度学习作为人工智能的核心技术，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。以下是入门指南与关键知识点：
1. 基础概念 📘
- 神经网络结构：由输入层、隐藏层和输出层组成，模拟人脑处理信息的方式
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid，决定神经元的输出特性
- 训练过程：通过反向传播算法优化参数，最小化损失函数
- 常用框架：TensorFlow、PyTorch（点击了解框架对比）
2. 典型应用场景 🚀
- 图像识别：通过卷积神经网络（CNN）提取特征
- 自然语言处理：利用循环神经网络（RNN）或Transformer模型
- 生成对抗网络（GAN）：用于图像生成与风格迁移
- 强化学习：结合深度网络实现复杂决策（了解更多应用案例）
3. 学习路径建议 📚
- 先掌握线性代数与概率论基础
- 学习Python编程语言（Python入门教程）
- 熟悉机器学习基本概念
- 实践深度学习项目：从MNIST手写数字识别开始