深度学习知识提升：基础、理论、实践与前沿拓展

# 深度学习知识提升
## 一、基础知识巩固
### 数学基础
#### 线性代数
- 矩阵运算
  - 矩阵乘法
  - 逆矩阵
- 特征值与特征向量
  - 特征值分解
  - 奇异值分解
#### 概率论
- 概率分布
  - 常见分布（正态、伯努利、均匀）
  - 概率密度函数与累积分布函数
- 贝叶斯定理
  - 条件概率
  - 贝叶斯分类器
#### 微积分
- 梯度、偏导数
  - 多变量函数的偏导数
- 拉格朗日乘数法
  - 约束优化
### 编程基础
#### Python
- 基础语法
  - 数据类型与结构
  - 控制流与函数定义
- 常用库
  - NumPy：数组操作
  - Pandas：数据处理
  - Matplotlib：数据可视化
#### 数据结构
- 基础数据结构
  - 链表
  - 树（二叉树与平衡树）
  - 图（图的遍历）
- 进阶数据结构
  - 哈希表
  - 堆（优先队列）
## 二、理论学习
### 神经网络基础
- 神经元模型
  - 前馈神经网络
  - 生物启发模型
- 激活函数
  - 常见激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）
  - 自定义激活函数
- 损失函数
  - 均方误差（MSE）
  - 交叉熵损失（Cross_Entropy）
### 深度学习模型
#### 卷积神经网络（CNN）
- 基本结构
  - 卷积层
  - 池化层
  - 全连接层
- 知名模型
  - AlexNet
  - VGGNet
  - ResNet
#### 循环神经网络（RNN）
- 结构与特性
  - LSTM
  - GRU
- 应用
  - 时间序列分析
  - 语言建模
#### 生成对抗网络（GAN）
- 结构
  - 生成器
  - 判别器
- 应用
  - 图像生成
  - 数据扩增
### 优化算法
#### 梯度下降
- 批量梯度下降
  - 优缺点
- 随机梯度下降
  - 收敛速度与噪声
#### 动量法与自适应学习率
- Adam
- Adagrad
- RMSprop
## 三、实践操作
### 数据处理
- 数据清洗
  - 缺失值处理
  - 异常值检测
- 数据增强
  - 图像增强（旋转、缩放）
  - 语音数据增强
- 特征工程
  - 特征选择与提取
  - 特征缩放
### 深度学习框架
#### TensorFlow
- 模型构建
  - 模型API使用
  - 自定义层与模型
- 模型训练与评估
  - 训练过程监控
  - 超参数调优
#### PyTorch
- 动态计算图
  - Tensor操作
  - 自动微分
- 模型调试
  - 断点调试
  - 可视化工具
### 项目实战
- 图像分类
  - CIFAR-10项目
  - ImageNet挑战
- 语音识别
  - 声学模型与语言模型
- 自然语言处理
  - 文本分类
  - 文本生成
## 四、前沿研究与拓展
### 阅读论文
- 学术资源
  - arXiv
  - NeurIPS
  - ICML
- 论文解析与总结
  - 研究方法总结
  - 实验结果分析
### 参加竞赛
- 竞赛平台
  - Kaggle
  - 天池
- 竞赛经验分享
  - 团队合作
  - 实战技巧
### 开源项目
- GitHub项目导航
  - 知名深度学习项目
  - 社区贡献与交流
- 参与开源项目
  - 提交Pull Request
  - 社区运营