深度学习入门：从神经网络到 Transformer

深度学习是人工智能领域最重要的技术分支。

学习路径：
1. 感知机与多层网络：理解前向传播和反向传播
2. 卷积神经网络（CNN）：图像识别的基石
3. 循环神经网络（RNN/LSTM）：序列数据处理
4. 注意力机制：让模型学会"关注"重要信息
5. Transformer：自注意力机制的革命性架构
6. GPT / BERT：预训练大语言模型

推荐使用 PyTorch 或 TensorFlow 框架入门，先从小项目做起，逐步深入理论。