第一部分：深度學習基礎篇

第1章：深度學習概覽

1.1 深度學習的歷史背景與發展軌跡
1.2 深度學習與機器學習、傳統人工智能的區別與聯系
1.3 深度學習的核心組件與概念解析
神經網絡基礎
激活函數的作用與類型
損失函數與優化算法的選擇
1.4 深度學習框架簡介與選擇建議

第2章：神經網絡基礎與實現

2.1 前饋神經網絡的結構與工作原理
2.2 反向傳播算法詳解與實現步驟
2.3 多層感知機（MLP）的構建與調優技巧
2.4 實戰案例：使用TensorFlow或PyTorch實現簡單的MLP模型

第3章：卷積神經網絡（CNN）

3.1 CNN的基本結構與工作原理
卷積層、池化層、全連接層的介紹
3.2 CNN在圖像分類中的應用與案例分析
MNIST手寫數字識別
CIFAR-10圖像分類
3.3 CNN的高級特性與優化策略
數據增強與正則化技術
遷移學習與微調策略

第4章：循環神經網絡（RNN）與長短時記憶網絡（LSTM）

4.1 RNN的基本