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，在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。以下是关键知识点梳理：
📌 基础概念
- 神经网络：由输入层、隐藏层和输出层构成，通过权重调整实现特征提取
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid，决定神经元输出特性
- 训练过程：利用反向传播算法优化模型参数
🤖 典型应用场景
- 计算机视觉
- 自然语言处理
- 语音识别与生成
- 推荐系统优化
📚 学习资源推荐
📌 提示：建议从PyTorch或TensorFlow框架开始实践，可访问框架选择指南获取详细对比