人工智能入門自學，通俗易懂，深度學習入門課程教學視頻

158資源整合網：人工智能入門自學，通俗易懂，深度學習入門課程教學視頻，培訓課程講座內容介紹：

課程內容大綱：

01.神經網絡必備基礎；

02.神經網絡整體架構分析；

03.動手實現神經網絡模型。

旨在用最形象的講解帶領大家一步步攻克復雜的神經網絡模型。整體風格通俗易懂，用接地氣的方式帶領大家入門深度學習。

用通俗易懂的講解，一步步的帶大家入門深度學習這個當今世界非�；鸨纳疃葘W習領域。

課程學習收獲：

01.掌握深度學習領域核心算法

02.掌握神經網絡算法原理及其整體網絡架構

03.熟練應用神經網絡解決圖像識別與自然語言處理項目

04.掌握當下主流深度學習算法思想

人工智能入門自學，通俗易懂，深度學習入門課程教學視頻內容目錄：

1-1 深度學習要解決的問題.mp4

1-2 深度學習應用領域.mp4

1-3 計算機視覺任務.mp4

1-4 視覺任務中遇到的問題.mp4

1-5 得分函數.mp4

1-6 損失函數的作用.mp4

1-7 前向傳播整體流程.mp4

2-1 梯度下降通俗解釋（以線性回歸算法為例，神經網絡也是如此）.mp4

2-2 參數更新方法.mp4

2-3 優(yōu)化參數設置.mp4

2-4 返向傳播計算方法.mp4

2-5 神經網絡整體架構.mp4

2-6 神經網絡架構細節(jié).mp4

2-7 神經元個數對結果的影響.mp4

2-8 正則化與激活函數.mp4

2-9 神經網絡過擬合解決方法.mp4

3-1 神經網絡整體框架概述.mp4

3-2 參數初始化操作.mp4

3-3 矩陣向量轉換.mp4

3-4 向量反變換.mp4

3-5 完成前向傳播模塊.mp4

3-6 損失函數定義.mp4

3-7 準備反向傳播迭代.mp4

3-8 差異項計算.mp4

3-9 逐層計算.mp4

3-10 完成全部迭代更新模塊.mp4

3-11 手寫字體識別數據集.mp4

3-12 算法代碼錯誤修正.mp4

3-13 模型優(yōu)化結果展示.mp4

3-14 測試效果可視化展示.mp4