深度学习概述 🧠📚

深度学习作为人工智能的核心技术，通过模拟人脑处理数据的方式，正在重塑科技与产业的未来。以下内容将帮助您快速掌握深度学习的基础知识与应用方向：

📌 课程目标

• 理解深度学习的基本概念与历史发展
• 掌握神经网络的核心原理与结构
• 学习主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的使用
• 探索图像识别、自然语言处理等典型应用场景

📘 课程大纲

1. 深度学习入门
   • 机器学习与深度学习的区别
   • 神经元与感知机的数学基础
2. 网络结构设计
   • 全连接网络、卷积网络、循环网络的原理
   • 激活函数与优化算法解析
3. 实战项目
   • 使用Keras构建手写数字识别模型
   • 微调预训练模型进行图像分类

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通过本课程，您将构建起理解深度学习的完整框架，探索AI技术的无限可能！