欢迎来到深度学习的探索之旅！本课程将带你从基础概念逐步深入，掌握构建智能系统的核心技能。

📘 课程大纲

  1. 深度学习简介

    • 什么是深度学习？
    • 与传统机器学习的区别 🔄
    • 典型应用场景 🌍（如图像识别、自然语言处理）

  2. 神经网络基础

    • 神经元与激活函数 🧠
    • 层叠结构与前向传播 📈
    • 损失函数与优化算法 🔍

  3. 主流框架实践

    • TensorFlow vs. PyTorch 📊
    • 搭建第一个神经网络模型 🧱
    • 模型训练与评估技巧 📈

  4. 高级主题

    • 卷积神经网络（CNN） 🖼️
    • 循环神经网络（RNN） 📜
    • 生成对抗网络（GAN） 🎨

📌 课程特色

  • 互动式实验：通过代码实战巩固理论知识 💻
  • 实战案例：涵盖手写数字识别、情感分析等经典项目 🚀
  • 进阶资源：完成课程后可探索 /zh/courses/advanced_dl_topics 深度学习进阶内容

🖼️ 相关图片

Neural_Network
Deep_Learning_Application

学习提示：深度学习是人工智能的基石，建议搭配数学基础课程同步学习，例如 /zh/courses/machine_learning_course。祝你学习顺利！ 🌟