【广告打金】蓝牙全自动新玩法,当天见结果,可矩阵单机30-50+【揭秘】
2025-11-12阅读 6610 海报
<p><img src="/media/imgeback/2025/11/20251113193523406752.jpg"/></p> <p>如何快速入门人工智能?</p> <p>人工智能知识量大</p> <p>难点:</p> <p>如何快速高效、深入浅出的理解学习?</p> <p>不用急:</p> <p>《30天入门人工智能》课程,帮你快速高效的入门。</p> <p>《30天入门人工智能》课程体系</p> <p>从入门→基础→改进→常识→深入→技巧,</p> <p>6个环节,环环紧扣,一步步讲解各个环节中需要的基础</p> <p>课程面向人群</p> <p>①就业</p> <p>人群:在校学生(专科/本科/研究生及以上)</p> <p>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</p> <p>②转行</p> <p>人群:职场新人(程序员/产品经理/项目管理等)</p> <p>目标:了解基础知识,为工作做准备,成为转行储备军</p> <p>③兴趣</p> <p>人群:申请行业爱好者</p> <p>目标:学习AI基础,了解行业动态</p> <p>④创业</p> <p>人群:技术负责人/CTO</p> <p>目标:技术驱动方向,利用本身特点结合落地</p> <p>课程6大章节详情</p> <p>章节1:入门(2节课)</p> <p>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?</p> <p>第一节人工智能入门知识点介绍</p> <p>第二节《30天入门人工智能》学习指南</p> <p>章节2:基础(4节课)</p> <p>学习目标:掌握深度学习网络、神经网络训练背后的逻辑</p> <p>第一节深度学习基础算法与逻辑输出</p> <p>第二节初级神经网络入门讲解</p> <p>第三节浅层神经网络入门指南</p> <p>第四节深度神经网络入门学习</p> <p>章节3:改进(6节课)</p> <p>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</p> <p>第一节深度学习网络的协同问题</p> <p>第二节深度学习优化:Mini-Batch梯度下降参数初始化</p> <p>第三节中间优化:激活函数</p> <p>第四节中间优化:网络同一批次化训练衰减</p> <p>第五节输出层优化:softmax分类器</p> <p>第六节输出层优化:多任务学习与多目标优化</p> <p>章节4:常识(7节课)</p> <p>学习目标:掌握经典神经网络,从简单到复杂转变的过程</p> <p>第一节人工智能核心基础:卷积神经网络(上)</p> <p>第二节人工智能核心基础:卷积神经网络(下)</p> <p>第三节经典神经网络讲解:LeNet-5</p> <p>第四节经典神经网络讲解:Alexnet</p> <p>第五节经典神经网络讲解:VGG-16</p> <p>第六节经典神经网络讲解:Resnet</p> <p>第七节经典神经网络讲解:Inception</p> <p>章节5:深入(7节课)</p> <p>学习目标:掌握重要的目标检测知识</p> <p>第一节目标检测基础算法讲解与实现(上)</p> <p>第二节目标检测基础算法讲解与实现(下)</p> <p>第三节YOLOv3目标检测算法的原理及实现(上)</p> <p>第四节YOLOv3目标检测算法的原理及实现(下)</p> <p>第五节Faster-RCNN目标检测算法的原理及实现(上)</p> <p>第六节Faster-RCNN目标检测算法的原理及实现(下)</p> <p>第七节项目实战评估:贝叶斯误差&网络评价</p> <p>章节6:技巧(5节课)</p> <p>学习目标:学习日常工作中的一些技巧知识点</p> <p>第一节网络训练技巧1:数据增强及设计</p> <p>第二节网络训练技巧2:错误分析及错误点修正</p> <p>第三节网络训练技巧3:过拟合欠拟合&梯度爆炸&梯度消失</p> <p>第四节网络训练技巧4:正则化技术&Dropout</p> <p>第五节项目实战评估:贝叶斯误差&网络评价</p> <p>课程内容:</p> <p>01、第一章第一节《人工智能基础入门指南》(1).mp4</p> <p>02、第一章第二节《30天入门人工智能》学习指南(1).mp4</p> <p>03、第二章第一节《神经网络从输入到输出》(1).mp4</p> <p>04、第二章第二节《初级神经网络入门指南》(1).mp4</p> <p>05、第二章第三节《浅层神经网络入门指南》(1).mp4</p> <p>06、第二章第四节《深度神经网络&迁移学习》(1).mp4</p> <p>07、第三章第一节输入端优化1:数据增强&归一化(1).mp4</p> <p>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</p> <p>09、第三章第三节中间层优化1:激活函数(1).mp4</p> <p>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</p> <p>11、第三章第五节输出端优化1:softmax多分类器(1).mp4</p> <p>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</p> <p>13、第四章第一节人工智能核心基础:卷积神经网络(上)(1).mp4</p> <p>14、第四章第二节人工智能核心基础:卷积神经网络(下)(1).mp4</p> <p>15、第四章第三节经典卷积神经网络1:Lenet-5(1).mp4</p> <p>16、第四章第四节经典卷积神经网络2:Alexnet(1).mp4</p> <p>17、第四章第五节经典卷积神经网络3:Vgg-16(1).mp4</p> <p>18、第四章第六节改进卷积神经网络1:Resnet(1).mp4</p> <p>19、第四章第七节改进卷积神经网络2:Inception(1).mp4</p> <p>20、第五章第一节目标检测算法的背景与分类(1).mp4</p> <p>21、第五章第二节YOLOv3相关算法的原理及实现(上)(1).mp4</p> <p>22、第五章第三节YOLOv3相关算法的原理及实现(下)(1).mp4</p> <p>23、第五章第四节YOLOv4算法的原理及实现(上)(1).mp4</p> <p>24、第五章第五节YOLOv4算法的原理及实现(下)(1).mp4</p> <p>25、5.6Faster-RCNN算法的原理及实现(上)(1).mp4</p> <p>26、5.7Faster-RCNN算法的原理及实现(下)(1).mp4</p> <p>27、第六章第一节网络训练技巧1:数据集选择及设计(1).mp4</p> <p>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</p> <p>29、6.3网络训练问题:欠&过拟合&梯度爆炸&消失(1).mp4</p> <p>30、6.4过拟合消除技巧:L2正则化&dropout(1).mp4</p> <p>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</p> 文章最后更新时间:2025-11-13 10:07:38某些文章具有时效性,若有错误或已失效,请在下方 留言或联系 87创业网 。

项目介绍:
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