一. 人工智能、机器学习与深度学习的关系
1.1 概念层次解析
人工智能（AI）：使机器模拟人类智能的广义领域
机器学习（ML）：通过数据驱动的方法让系统自动改进性能
深度学习（DL）：基于多层神经网络的机器学习子领域
关系示意图：
人工智能 ⊃ 机器学习 ⊃ 深度学习
二. PyTorch环境配置
2.1 Conda环境管理
# 创建虚拟环境
conda create -n pytorch_env python=3.9
# 激活环境
conda activate pytorch_env
# 安装PyTorch（根据CUDA版本选择）
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia # GPU版本
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch # CPU版本
2.2 验证安装
三. 数学基础与张量操作
3.1 标量、向量、张量
代码示例：张量创建与操作
四. 数据预处理与线性代数
4.1 数据标准化
4.2 线性代数核心操作
五. 神经网络基础
5.1 神经元数学模型
wi：权重
bb：偏置（提供平移能力）
ff：激活函数
代码示例：单神经元实现
六. 模型训练全流程
6.1 训练要素定义
6.2 典型训练循环
七. 激活函数与反向传播
7.1 常见激活函数对比
7.2 反向传播数学原理
链式法则示例：
其中 z=∑wixi+bz=∑wixi+b，y=f(z)y=f(z)
代码示例：手动实现反向传播
注：本文代码基于PyTorch 2.0+版本实现，运行前需安装：
pip install torch torchvision matplotlib
