玩转ChatGPT：制作思维导图

news2025/2/24 16:10:31

一、写在前面

最近，在学习深度学习图像识别的相关知识和代码，想着能否用小Chat搞一个思维导图。

简单问小Chat：

咒语：我怎么使用你做一个思维导图？需要配合什么软件生成？？

大意就是：先用TA生成内容，导出Markdown格式，再使用第三方软件生成思维导图。

二、实战过程

（1）用GPT生成文本内容：

咒语：帮我画一个系统学习深度学习图像识别的思维导图（要求内容详细），并使用Markdown格式导出。

直接给输出内容：

全部内容如下：

# 深度学习图像识别



## 1. 基础知识

   ### 1.1 深度学习基础

       #### 1.1.1 神经网络

       #### 1.1.2 激活函数

       #### 1.1.3 损失函数

       #### 1.1.4 反向传播

   ### 1.2 图像识别基础

       #### 1.2.1 图像处理基础

       #### 1.2.2 特征提取

       #### 1.2.3 分类器

   ### 1.3 数学基础

       #### 1.3.1 线性代数

       #### 1.3.2 概率论

       #### 1.3.3 微积分



## 2. 深度学习框架

   ### 2.1 TensorFlow

       #### 2.1.1 基础操作

       #### 2.1.2 模型构建

       #### 2.1.3 模型训练

   ### 2.2 PyTorch

       #### 2.2.1 基础操作

       #### 2.2.2 模型构建

       #### 2.2.3 模型训练

   ### 2.3 Keras

       #### 2.3.1 基础操作

       #### 2.3.2 模型构建

       #### 2.3.3 模型训练



## 3. 图像识别模型

   ### 3.1 CNN（卷积神经网络）

       #### 3.1.1 基础结构

       #### 3.1.2 常见模型（LeNet, AlexNet, VGG, ResNet）

   ### 3.2 R-CNN（区域卷积神经网络）

       #### 3.2.1 基础结构

       #### 3.2.2 Fast R-CNN

       #### 3.2.3 Faster R-CNN

   ### 3.3 YOLO（实时对象检测）

       #### 3.3.1 基础结构

       #### 3.3.2 YOLOv2, YOLOv3, YOLOv4

   ### 3.4 GAN（生成对抗网络）

       #### 3.4.1 基础结构

       #### 3.4.2 常见模型（DCGAN, CycleGAN）



## 4. 训练与优化

   ### 4.1 数据预处理

       #### 4.1.1 数据清洗

       #### 4.1.2 数据增强

   ### 4.2 模型训练

       #### 4.2.1 批量训练

       #### 4.2.2 学习率调整

  ### 4.3 模型优化

       #### 4.3.1 正则化

       #### 4.3.2 Dropout

       #### 4.3.3 Batch Normalization

   ### 4.4 模型评估

       #### 4.4.1 准确率

       #### 4.4.2 召回率

       #### 4.4.3 F1分数



## 5. 实际应用

   ### 5.1 自动驾驶

       #### 5.1.1 车道检测

       #### 5.1.2 交通标志识别

       #### 5.1.3 行人检测

   ### 5.2 医疗图像识别

       #### 5.2.1 病灶检测

       #### 5.2.2 医疗影像分析

   ### 5.3 安防监控

       #### 5.3.1 人脸识别

       #### 5.3.2 行为识别

（2）用一个在线网站生成

打开网址：https://markmap.js.org/