人工智能，AI机器人相关的话题，本文主要是人工智能的进阶相关的学习内容，主要讲解深度学习与专项领域相关的话题。

深度学习核心

神经网络基础：神经元、激活函数、反向传播。

常见网络结构：

卷积神经网络（CNN）：图像识别。

循环神经网络（RNN）：时间序列数据（如文本、语音）。

Transformer：大语言模型的基础架构，本文由成都川软整理并编辑。

实战：用PyTorch/TensorFlow训练图像分类模型。

专项领域选择（根据兴趣）

自然语言处理（NLP）：

技术：词嵌入（Word2Vec）、BERT、GPT。

工具：Hugging Face库、LangChain。

计算机视觉（CV）：

技术：目标检测（YOLO）、图像生成（GAN、Stable Diffusion）。

强化学习（RL）：游戏AI（如AlphaGo）、机器人控制。