实战案例是学习深度学习的最佳途径之一。清华大学《DeepSeek：从入门到精通》手册中收录了多个经典案例，涵盖了图像处理、自然语言处理、强化学习等多个领域，帮助用户从理论走向实践。
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图像处理案例：目标检测
目标检测是计算机视觉中的重要任务。DeepSeek 提供了基于卷积神经网络的目标检测模型，用户可以通过手册中的步骤实现模型的训练和测试，并学习如何优化模型性能。
自然语言处理案例：机器翻译
机器翻译是自然语言处理中的经典问题。DeepSeek 支持多种翻译模型，如序列到序列模型（Seq2Seq）和注意力机制（Attention）。手册中详细介绍了如何使用 DeepSeek 构建和优化翻译模型。
强化学习案例：游戏 AI
通过 DeepSeek，用户可以构建强化学习模型来训练游戏 AI。手册中的案例展示了如何通过深度 Q 网络（DQN）实现游戏中的智能决策，并提供了优化建议。
实战案例不仅帮助用户掌握 DeepSeek 的使用方法，还能提升解决实际问题的能力。建议用户在学习过程中多动手实践，结合手册中的案例进行深入探索。
