1. 神經網絡基礎
- 神經元（Neuron）： 了解神經網絡的基本組成單元。
- 激活函數（Activation Function）： 學習常見的激活函數，如Sigmoid、ReLU等，以及它們在神經網絡中的作用。
- 前饋神經網絡（Feedforward Neural Network）： 理解神經網絡的前向傳播過程。
2. 深度學習框架
- TensorFlow和PyTorch： 了解兩個主流深度學習框架的基本概念和使用方法。
- 模型定義和訓練： 學習如何使用框架定義神經網絡模型、損失函數，并進行訓練。
3. 損失函數（Loss Function）
- 交叉熵損失（Cross-Entropy Loss）： 學習分類任務中常用的損失函數。
- 均方誤差損失（Mean Squared Error Loss）： 了解回歸任務中的損失函數。
4. 優化器（Optimizer）
- 梯度下降法（Gradient Descent）： 了解基本的梯度下降法和其變體，如隨機梯度下降（SGD）。
- Adam、RMSprop等優化器： 學習現代優化算法的原理和使用。
5. 反向傳播（Backpropagation）
- 反向傳播算法： 理解深度學習中的反向傳播過程，包括鏈式法則的應用。
- 梯度消失和梯度爆炸問題： 了解梯度問題及其解決方法。
6. 深度學習中的常見任務
- 圖像分類、目標檢測、語音識別等： 了解深度學習在不同任務中的應用。
7. 學習資源
- 教科書、在線課程、博客： 尋找合適的學習資源，例如《深度學習》（Ian Goodfellow等）、在線課程（如Coursera、edX）、深度學習博客（例如Towards Data Science）等。
學習更多：
- Deep Learning Specialization by Andrew Ng on Coursera
- PyTorch Tutorials
- TensorFlow Tutorials
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