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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