欢迎来到我们的深度学习课程第二部分！在这里，我们将深入探讨深度学习的核心概念和应用。本课程旨在帮助您掌握深度学习的基本原理，并能够将其应用于实际问题中。
课程大纲
神经网络基础
- 神经网络的组成
- 前向传播和反向传播
- 激活函数
卷积神经网络（CNN）
- 卷积层和池化层
- 卷积神经网络的架构
- CNN在图像识别中的应用
循环神经网络（RNN）
- RNN的基本原理
- LSTM和GRU
- RNN在序列数据处理中的应用
生成对抗网络（GAN）
- GAN的原理
- GAN的应用实例
- GAN的局限性
深度学习的实际应用
- 深度学习在计算机视觉中的应用
- 深度学习在自然语言处理中的应用
- 深度学习在推荐系统中的应用
学习资源
为了更好地学习深度学习，我们推荐以下资源：
图片展示
深度学习模型的结构可以非常复杂，下面是一个简单的卷积神经网络结构图：
希望这个课程能够帮助您在深度学习领域取得更大的进步！