深度学习入门教程 🎉

欢迎来到深度学习的世界！本教程将带你了解深度学习的基础知识，并通过简单示例入门。🚀

学习目标

理解深度学习的基本概念
掌握神经网络的核心原理
学会使用PyTorch/TensorFlow搭建简单模型
完成一个图像分类实践项目

核心内容

1. 什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个分支，通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式。🧠

想了解更多神经网络结构？点击查看神经网络基础教程

2. 快速上手

步骤一：环境准备

安装Python 3.8+
选择框架：PyTorch_入门教程或 TensorFlow_基础概念

步骤二：构建模型

# 示例代码：简单全连接网络
import torch
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(784, 128),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(128, 10)
)

3. 实践项目

尝试用MNIST数据集训练手写数字识别模型：
点击查看完整项目指南 ✅

深度学习入门

扩展学习

📌 注意：深度学习需要数学基础，建议先掌握线性代数和微积分知识

神经网络结构