zh/courses/deep_learning_introduction

🎉 欢迎来到深度学习入门课程！

课程概述

本课程旨在为初学者提供深度学习的核心概念与实践指导，涵盖以下内容：

• 💡 基础理论：机器学习与深度学习的区别，神经网络的基本结构
• 🧠 核心算法：反向传播、梯度下降、激活函数解析
• 🧪 实战项目：使用TensorFlow/Keras实现手写数字识别（MNIST数据集）
• 📚 扩展阅读：点击了解深度学习在计算机视觉中的应用

学习路径

1. 📌 先掌握线性代数与概率论基础
2. 📌 学习Python编程语言（推荐Python基础教程）
3. 📌 了解神经网络的数学原理
4. 📌 实战训练：MNIST手写体识别项目

课程特色

• 📈 互动式代码演示（含Jupyter Notebook）
• 📈 每章节配备思维导图下载链接
• 📈 实时更新：深度学习最新动态追踪

推荐学习工具