库尔勒市住房和城乡建设委员会网站seo专员岗位职责

第一部分：深度学习基础篇

第1章：深度学习概览

1.1 深度学习的历史背景与发展轨迹
1.2 深度学习与机器学习、传统人工智能的区别与联系
1.3 深度学习的核心组件与概念解析
神经网络基础
激活函数的作用与类型
损失函数与优化算法的选择
1.4 深度学习框架简介与选择建议

第2章：神经网络基础与实现

2.1 前馈神经网络的结构与工作原理
2.2 反向传播算法详解与实现步骤
2.3 多层感知机（MLP）的构建与调优技巧
2.4 实战案例：使用TensorFlow或PyTorch实现简单的MLP模型

第3章：卷积神经网络（CNN）

3.1 CNN的基本结构与工作原理
卷积层、池化层、全连接层的介绍
3.2 CNN在图像分类中的应用与案例分析
MNIST手写数字识别
CIFAR-10图像分类
3.3 CNN的高级特性与优化策略
数据增强与正则化技术
迁移学习与微调策略

第4章：循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）

4.1 RNN的基本