AI新手速学教程，一键启程智能化，掌握人工智能实战技巧

渴望快速掌握人工智能基础吗？面对知识量大、理解难的挑战？《30天入门人工智能》课程提供结构化学习路径。课程设计从入门到技巧，6个环节层层推进，确保高效学习。
面向人群：
①就业学习者：在校学生（专科/本科/研究生及以上），目标强化基础知识和面试准备。
②转行新手：职场人士（如程序员/产品经理），目标建立基础知识储备。
③兴趣爱好者：AI领域申请者，目标学习基础和行业动态。
④创业技术者：如技术负责人/CTO，目标整合技术驱动和落地应用。
课程六章节详情：
章节1：入门（2节课）
学习目标：理解人工智能发展背景和快捷学习方法。
第一课人工智能入门知识点介绍
第二课《30天入门人工智能》学习指南
章节2：基础（4节课）
学习目标：把握深度学习网络和神经网络训练逻辑。
第一课初级神经网络入门讲解
第二课浅层神经网络入门指南
第三课深度神经网络入门学习
第四课深度学习基础算法与逻辑输出
章节3：改进（6节课）
学习目标：识别神经网络协同问题及优化策略。
第一课深度学习网络的协同问题
第二课深度学习优化：Mini-Batch梯度下降参数初始化
第三课中间优化：激活函数
第四课中间优化：网络同一批次化训练衰减
第五课输出层优化：softmax分类器
第六课输出层优化：多任务学习与多目标优化
章节4：常识（7节课）
学习目标：精通经典神经网络从简单到复杂的进展。
第一课人工智能核心基础：卷积神经网络（上）
第二课人工智能核心基础：卷积神经网络（下）
第三课经典神经网络讲解：LeNet-5
第四课经典神经网络讲解：Alexnet
第五课经典神经网络讲解：VGG-16
第六课经典神经网络讲解：Resnet
第七课经典神经网络讲解：Inception
章节5：深入（7节课）
学习目标：掌握关键目标检测知识点。
第一课目标检测基础算法讲解与实现（上）
第二课目标检测基础算法讲解与实现（下）
第三课YOLOv3目标检测算法的原理及实现（上）
第四课YOLOv3目标检测算法的原理及实现（下）
第五课Faster-RCNN目标检测算法的原理及实现（上）
第六课Faster-RCNN目标检测算法的原理及实现（下）
第七课项目实战评估：贝叶斯误差&网络评价
章节6：技巧（5节课）
学习目标：学习日常训练技巧和问题解决。
第一课网络训练技巧1：数据增强及设计
第二课网络训练技巧2：错误分析及错误点修正
第三课网络训练技巧3：过拟合欠拟合&梯度爆炸&梯度消失
第四课网络训练技巧4：正则化技术&Dropout
第五课项目实战评估：贝叶斯误差&网络评价
课程内容文件列表：
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》学习指南(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&迁移学习》(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&学习率袁减(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:多任务学习&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、第六章第五节项目训练评判:贝叶斯误差及网络评判(1).mp4
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