深度学习入门指南 📚🧠

什么是深度学习？

深度学习是人工智能的一个重要分支，通过模拟人脑处理数据的方式，实现图像识别、自然语言处理等复杂任务。

学习路径推荐

1. 基础理论

   • 掌握线性代数、概率论与统计学
   • 学习Python编程语言（推荐链接：/zh/book/ai/python）
   • 理解神经网络基本原理
   

2. 框架实践

   • 熟悉TensorFlow或PyTorch（推荐链接：/zh/book/ai/tensorflow）
   • 学习构建与训练简单模型
   • 探索卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）

3. 进阶项目

   • 尝试图像分类、目标检测等实战案例
   • 研究迁移学习与模型优化技巧
   • 参与开源项目或竞赛（推荐链接：/zh/book/ai/competition）

经典书籍推荐

• 《深度学习》（花书） - 人民邮电出版社
• 《神经网络与深度学习》 - Michael Nielsen（推荐链接：/zh/book/ai/deep_learning/book）
• 《动手学深度学习》 - 动手学AI社区

扩展阅读

如需深入了解深度学习在计算机视觉中的应用，可访问：/zh/book/ai/deep_learning/vision