深度学习：紧跟时代步伐

深度学习是一门快速发展的领域，它在各个行业中展现出巨大的潜力。在当今信息时代，数据的爆炸性增长和计算能力的提升为深度学习的发展提供了坚实的基础。然而，要真正发挥深度学习的优势，我们需要紧跟时代步伐，不断学习和掌握最新的技术进展。

深度学习的核心是神经网络模型，它通过多层次的神经元组成，可以自动从数据中学习特征表示。为了更好地理解深度学习的概念和应用，下面将介绍一个简单的示例：使用深度学习进行图像分类。

首先，我们需要准备一个图像数据集，其中包含不同类别的图像样本。这个数据集可以是开源的，如MNIST手写数字数据集，也可以是自己收集和标注的。接下来，我们使用Python编写代码来构建一个基本的深度学习模型。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential