这门综合课程旨在指导您了解错综复杂的深度学习世界，为您提供在这个前沿领域脱颖而出所需的理论基础和实践技能。

该旅程从深度学习简介开始，您将了解机器学习和深度学习之间的主要区别，为更复杂的概念奠定基础。我们将使用真实示例（例如 School Dataset）来说明函数近似并介绍神经网络。

通过完全连接网络 （FCN） 等主题更深入地了解神经网络，您将在其中探索非线性和可调参数。您将全面了解激活函数，包括线性、修正线性单元 （ReLU）、泄漏 ReLU、Sigmoid、Tanh 和 Softmax 函数。

了解 Cost Function 的重要性并掌握 Gradient Descent Optimization Algorithm 是您学习的关键步骤。我们将探讨学习率因素的影响，揭开神经网络内部过程的神秘面纱，最终将所有内容放在一起进行全面概述。

数学基础对于深度学习至关重要。本课程涵盖多元函数和偏微分*、梯度的使用、链式法则和反向传播方程，确保您拥有成功的数学工具。

高级主题包括卷积神经网络 （CNN） 的架构和层、卷积的实现、图像分类以及 CNN 在图像处理方面的独特优势。您还将深入研究递归神经网络 （RNN）。

在本课程结束时，您将对深度学习有深入的理解，并具备自信地解决实际问题的能力。加入我们，踏上成为深度学习专家的旅程！