深度学习探秘：领域应用与实战案例解析

1 深度学习基础
   1.1 人工神经网络与激活函数
   1.2 反向传播算法与优化方法
   1.3 深度学习框架与工具


2 卷积神经网络（CNN）
   2.1 卷积层与池化层
   2.2 CNN架构及应用
   2.3 图像分类与物体检测案例分析


3 循环神经网络（RNN）
   3.1 RNN基本原理与应用
   3.2 长短时记忆网络（LSTM）
   3.3 文本生成与情感分析案例分析