欢迎来到「深度学习实践」课程！🎯 本课程旨在帮助您掌握神经网络与深度学习的核心概念，并通过实际项目提升编程能力。以下是课程内容概览：

📘 课程大纲

  1. 基础理论

    • 神经元与激活函数 神经元_激活函数
    • 损失函数与优化算法 损失函数_优化算法
    • 网络结构设计 神经网络结构

  2. 代码实践

    • 使用 PyTorch 构建简单模型 PyTorch_模型构建
    • 数据增强与预处理 数据增强_预处理
    • 模型训练与验证 模型训练_验证

  3. 项目实战

    • 图像分类任务 图像分类_任务
    • 生成对抗网络 (GAN) 实现 生成对抗网络_GAN
    • 预测模型优化 模型优化_预测

🧠 学习目标

  • 理解深度学习的基本原理
  • 熟练使用主流框架（如 TensorFlow/PyTorch）
  • 完成端到端项目开发，包括数据处理、模型训练与部署
  • 掌握模型评估与调优技巧

📚 扩展阅读

如需进一步学习深度学习理论，可参考 深度学习入门 课程。📚

深度学习实践
神经网络结构