📚 课程内容

《30天入门人工智能》课程，帮你高效高效的入门。

6个环节，环环紧扣，一步步讲解各个环节中需要的基础

人群：在校学生（专科/本科/研究生及以上）

目标：加强基础知识点，为就业做准备，在求职面试阶段理清思路

人群：职场新人（程序员/产品经理/创收项目管理等）

目标：了解基础知识，为工作做准备，成为转行储备军

熟悉目标：了解人工智能高效发展的背景，以及如何快速学习？

掌握目标：掌握深度学习网络、神经网络训练背后的逻辑

了解目标：了解神经网络训练的协同问题，以及如何改进的方式

第二节深度学会优化：Mini-Batch梯度下降参数初始化

学会目标：掌握经典神经网络，从简单到复杂转变的过程

第一节人工智能核心基础：卷积神经网络（上）

第二节人工智能核心基础：卷积神经网络（下）

第七节经典神经网络讲解：Inception

第三节YOLOv3目标检测算法的原理及实现（上）

第四节YOLOv3目标检测算法的原理及实现（下）

第五节Faster-RCNN目标检测算法的原理及实现（上）

第六节Faster-RCNN目标检测算法的原理及实现（下）

第二节网络训练技巧2：错误分析及错误点修正

第三节网络训练技巧3：过拟合欠拟合&梯度爆炸&梯度消失

第四节网络训练技巧4：正则化技术&Dropout

01、第一章第一节《人工智能基础入门指南》(1).mp4

02、第一章第二节《30天入门人工智能》学会指南(1).mp4

03、第二章第一节《神经网络从输入到输出》(1).mp4

04、第二章第二节《初级神经网络入门指南》(1).mp4

05、第二章第三节《浅层神经网络入门指南》(1).mp4

06、第二章第四节《深度神经网络&迁移掌握》(1).mp4

07、第三章第一节输入端优化1:数据增强&归一化(1).mp4

08、第三章第二节输入端优化2:梯度下降&参数随机初始化(1).mp4

09、第三章第三节中间层优化1:激活函数(1).mp4

10、第三章第四节中间层优化2:网络归一化&了解率袁减(1).mp4

11、第三章第五节输出端优化1:softmax多分类器(1).mp4

12、第三章第六节输出端优化2:多任务了解&端到端学习(1).mp4

13、第四章第一节人工智能核心基础:卷积神经网络(上)(1).mp4

14、第四章第二节人工智能核心基础:卷积神经网络(下)(1).mp4

15、第四章第三节经典卷积神经网络1:Lenet-5(1).mp4

16、第四章第四节经典卷积神经网络2:Alexnet(1).mp4

17、第四章第五节经典卷积神经网络3:Vgg-16(1).mp4

18、第四章第六节改进卷积神经网络1:Resnet(1).mp4

19、第四章第七节改进卷积神经网络2:Inception(1).mp4

20、第五章第一节目标检测算法的背景与分类(1).mp4

21、第五章第二节YOLOv3相关算法的原理及实现(上)(1).mp4

22、第五章第三节YOLOv3相关算法的原理及实现(下)(1).mp4

23、第五章第四节YOLOv4算法的原理及实现(上)(1).mp4

24、第五章第五节YOLOv4算法的原理及实现(下)(1).mp4

25、5.6Faster-RCNN算法的原理及实现(上)(1).mp4

26、5.7Faster-RCNN算法的原理及实现(下)(1).mp4

27、第六章第一节网络训练技巧1:数据集选择及设计(1).mp4

28、第六章第二节网络训练技巧2:错误分析及错误标签修正(1).mp4

29、6.3网络训练问题:欠&过拟合&梯度爆炸&消失(1).mp4

30、6.4过拟合消除技巧:L2正则化&dropout(1).mp4

31、第六章第五节创业项目训练评判:贝叶斯误差及网络评判(1).mp4

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