卷积

这是一套为零基础学习者设计的30天人工智能系统入门课程，通过六大章节环环相扣的教学体系，从AI基础概念、神经网络原理到经典网络架构、目标检测算法及实战技巧，完整覆盖深度学习核心知识，结合YOLO、Faster-RCNN等实战项目，帮助学员建立完整的AI知识体系，为就业、转行或创业提供扎实的技术基础。 如何快速入门人工智能？ 人工智能知识量大 难点： 如何快速高效、深入浅出的理解学习？ 不用急： 《30天入门人工智能》课程，帮你快速高效的入门。 《30天入门人工智能》课程体系 从入门→基础→改进→常识→深入→技巧， 6个环节，环环紧扣，一步步讲解各个环节中需要的基础 课程面向人群 ①就业 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 ②转行 人群：职场新人（程序员/产品经理/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 ③兴趣 人群：申请行业爱好者 目标：学习AI基础，了解行业动态 ④创业 人群：技术负责人/CTO 目标：技术驱动方向，利用本身特点结合落地 课程6大章节详情 章节1：入门（2节课） 学习目标：了解人工智能快速发展的背景，以及如何快速学习？ 第一节人工智能入门知识点介绍 第二节《30天入门人工智能》学习指南 章节2：基础（4节课） 学习目标：掌握深度学习网络、神经网络训练背后的逻辑 第一节深度学习基础算法与逻辑输出 第二节初级神经网络入门讲解 第三节浅层神经网络入门指南 第四节深度神经网络入门学习 章节3：改进（6节课） 学习目标：了解神经网络训练的协同问题，以及如何改进的方式 第一节深度学习网络的协同问题 第二节深度学习优化：Mini-Batch梯度下降参数初始化 第三节中间优化：激活函数 第四节中间优化：网络同一批次化训练衰减 第五节输出层优化：softmax分类器 第六节输出层优化：多任务学习与多目标优化 章节4：常识（7节课） 学习目标：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）...