机器学习与深度学习课程指南 🧠

欢迎来到「机器学习与深度学习」专题课程！本课程将带你从基础概念深入到前沿技术，适合对AI领域感兴趣的初学者和进阶者。

📘 课程亮点

• 系统化学习：涵盖监督学习、无监督学习、深度神经网络等核心模块
• 实战驱动：通过代码案例（Python/PyTorch）掌握模型构建与调优技巧
• 进阶路径：包含自然语言处理、计算机视觉等专项方向
• 交互式练习：配套Jupyter Notebook实现边学边练

🧭 学习路径规划

1. 基础篇

   • 线性回归与逻辑回归
   • 支持向量机(SVM)
   • 降维技术(PCA/t-SNE)
   • 集成学习(随机森林/XGBoost)
   

2. 深度学习篇

   • 神经网络基础架构
   • CNN与图像识别
   • RNN/LSTM与序列建模
   • GAN生成对抗网络
   • Transformer模型
   

3. 专项突破

   • 推荐系统设计
   • 强化学习实战
   • 模型部署与优化
   • 伦理与AI安全
   

📚 推荐扩展阅读

• 点击了解AI技术发展史
• 深度学习框架对比指南
• 机器学习面试题库

💡 学习建议

• 每周投入5-8小时效果最佳
• 建议搭配Python编程入门课程同步学习
• 实战项目推荐使用Colab免费GPU环境

祝你学习顺利！🚀 如需课程资料或实验环境配置帮助，请查看学习支持页面获取详细信息。