1. 神经网络基础
- 神经元（Neuron）： 了解神经网络的基本组成单元。
- 激活函数（Activation Function）： 学习常见的激活函数，如Sigmoid、ReLU等，以及它们在神经网络中的作用。
- 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）： 理解神经网络的前向传播过程。
2. 深度学习框架
- TensorFlow和PyTorch： 了解两个主流深度学习框架的基本概念和使用方法。
- 模型定义和训练： 学习如何使用框架定义神经网络模型、损失函数，并进行训练。
3. 损失函数（Loss Function）
- 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）： 学习分类任务中常用的损失函数。
- 均方误差损失（Mean Squared Error Loss）： 了解回归任务中的损失函数。
4. 优化器（Optimizer）
- 梯度下降法（Gradient Descent）： 了解基本的梯度下降法和其变体，如随机梯度下降（SGD）。
- Adam、RMSprop等优化器： 学习现代优化算法的原理和使用。
5. 反向传播（Backpropagation）
- 反向传播算法： 理解深度学习中的反向传播过程，包括链式法则的应用。
- 梯度消失和梯度爆炸问题： 了解梯度问题及其解决方法。
6. 深度学习中的常见任务
- 图像分类、目标检测、语音识别等： 了解深度学习在不同任务中的应用。
7. 学习资源
- 教科书、在线课程、博客： 寻找合适的学习资源，例如《深度学习》（Ian Goodfellow等）、在线课程（如Coursera、edX）、深度学习博客（例如Towards Data Science）等。
学习更多：
- Deep Learning Specialization by Andrew Ng on Coursera
- PyTorch Tutorials
- TensorFlow Tutorials
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