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🧠 深度学习实践教程

欢迎来到深度学习实践指南！本教程将带您从基础到进阶掌握深度学习技术，适合有一定编程基础的开发者和AI爱好者。以下是核心学习路径：

1. 入门基础

   • 神经网络原理 🤖
   • 深度学习框架选择（PyTorch vs TensorFlow）🛠️
   • 数据预处理与特征工程 📊
   

2. 实战项目

   • 图像分类（CNN实践）🖼️
   • 自然语言处理（RNN/LSTM应用）📜
   • 生成对抗网络（GAN创作）🎨
   

3. 进阶技巧

   • 模型调优与正则化 📈
   • 分布式训练与加速 🚀
   • 部署与模型压缩 📦
   

📌 建议学习顺序：先完成深度学习基础课程再进入实践环节，可系统提升学习效率。需要更多实战案例可访问深度学习项目库。