2.8 深度学习基础（第8课时）
教学重难点
重点：深度学习定义；深度神经网络；算力、大数据对深度学习的作用。
难点：浅层机器学习与深度学习区别。
教学过程
1. 导入：什么叫“深度”学习？“深度”指什么？
2. 核心概念
- 深度学习：拥有多层隐藏层的神经网络，深度即网络层数多。
- 浅层机器学习：依靠人工提取特征；
- 深度学习：可以自动提取特征，不需要人工手动设计特征。
3. 深度学习崛起三大条件：海量标注数据、GPU强大算力、神经网络算法改进。
4. 优势：处理图像、自然语言等复杂任务效果远超传统机器学习；
局限：对数据、算力消耗巨大，部分模型属于黑盒，可解释性差。
5. 案例：人脸识别、AI图像生成都属于深度学习应用。
6. 小结：层数带来强大能力，但也对硬件、数据提出很高要求。