最新人工智能零基礎(chǔ)入門到開發(fā)教程視頻教程下載。最適合小白零基礎(chǔ)入門人工智能的一套基礎(chǔ)教程。人工智能主要致力于計(jì)算機(jī)視覺，自然語言處理與語音識(shí)別三大領(lǐng)域！其基礎(chǔ)與核心都是機(jī)器學(xué)習(xí)，當(dāng)下AI時(shí)代各大行業(yè)巨頭公司都在爭(zhēng)相追逐這些熱門領(lǐng)域，創(chuàng)業(yè)公司更是層出不窮，人工智能工程師的需求量與日俱增，新興行業(yè)伴隨著挑戰(zhàn)也必然帶來更多的回報(bào)！

課程章節(jié)

第01章 人工智能開發(fā)及遠(yuǎn)景介紹
01、何為機(jī)器學(xué)習(xí)
02、人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)系
03、人工智能應(yīng)用與價(jià)值
04、有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練流程
05、有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練流程
06、Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫Scikit-Learn介紹
07、理解線性與回歸

第02章 線性回歸深入和代碼實(shí)現(xiàn)
01、機(jī)器學(xué)習(xí)是什么
02、怎么做線性回歸
03、理解回歸_最大似然函數(shù)
04、應(yīng)用正太分布概率密度函數(shù)_對(duì)數(shù)總似然
05、推導(dǎo)出損失函數(shù)_推導(dǎo)出解析解
06、代碼實(shí)現(xiàn)解析解的方式求解_梯度下降法的開始_sklearn模塊使用線性回歸

第03章 梯度下降和過擬合和歸一化
01、梯度下降法思路_導(dǎo)函數(shù)有什么用
02、推導(dǎo)線性回歸損失函數(shù)導(dǎo)函數(shù)_以及代碼實(shí)現(xiàn)批量梯度下降
03、隨機(jī)梯度下降_及代碼實(shí)現(xiàn)_mini-batchGD_調(diào)整學(xué)習(xí)率
04、梯度下降做歸一化的必要性
05、最大值最小值歸一化_sklearn官網(wǎng)介紹_防止過擬合W越少越小
06、過擬合的總結(jié)
07、嶺回歸_以及代碼調(diào)用

第04章 邏輯回歸詳解和應(yīng)用
01、Lasso_ElasticNet_PolynomialFeatures
02、多項(xiàng)式回歸代碼_保險(xiǎn)案例數(shù)據(jù)說明
03、相關(guān)系數(shù)_邏輯回歸介紹
04、邏輯回歸的損失函數(shù)_交叉熵_邏輯回歸對(duì)比多元線性回歸
05、邏輯回歸sklearn處理鳶尾花數(shù)據(jù)集
06、邏輯回歸多分類轉(zhuǎn)成多個(gè)二分類詳解

第05章 分類器項(xiàng)目案例和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
01、理解維度_音樂分類器數(shù)據(jù)介紹
02、傅里葉變化原理_傅里葉代碼應(yīng)用_傅里葉優(yōu)缺點(diǎn)
03、邏輯回歸訓(xùn)練音樂分類器代碼_測(cè)試代碼
04、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始
05、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層的必要性
06、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)案例_sklearn_concrete

第06章 多分類、決策樹分類、隨機(jī)森林分類
00、機(jī)器學(xué)習(xí)有監(jiān)督無監(jiān)督.mp4
01、邏輯回歸多分類圖示理解_邏輯回歸和Softmax區(qū)別
02、Softmax圖示詳解_梯度下降法整體調(diào)參
03、評(píng)估指標(biāo)_K折交叉驗(yàn)證
04、決策樹介紹
05、隨機(jī)森林_優(yōu)缺點(diǎn)_對(duì)比邏輯回歸_剪枝
06、決策樹_隨機(jī)森林_sklearn代碼調(diào)用

第07章 分類評(píng)估、聚類
01、評(píng)估指標(biāo)
02、監(jiān)督學(xué)習(xí)評(píng)估指標(biāo)代碼調(diào)用
03、相似度測(cè)量
04、K-Means聚類
05、KMeans聚類的應(yīng)用

第08章 密度聚類、譜聚類
01、聚類的評(píng)估_metrics代碼
02、密度聚類_代碼實(shí)現(xiàn)
03、譜聚類

第09章 深度學(xué)習(xí)、TensorFlow安裝和實(shí)現(xiàn)線性回歸
00、pip安裝源設(shè)置.mp4
01、TensorFlow介紹與安裝
02、TensorFlow CUDA GPU安裝說明_TF使用介紹
03、TensorFlow代碼初始_解析解多元線性回歸實(shí)現(xiàn)
04、tensorflow來代碼實(shí)現(xiàn)線性回歸_梯度下降優(yōu)

第10章 TensorFlow深入、TensorBoard可視化
01、placeholder代碼詳解_TF構(gòu)建Softmax回歸計(jì)算圖
02、TF對(duì)Softmax回歸訓(xùn)練_評(píng)估代碼實(shí)現(xiàn)
03、TF的模型持久化_重新加載
04、模塊化

第11章 DNN深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手寫圖片識(shí)別
01、深度學(xué)習(xí)DNN是什么_如果使用TensorFlow自己實(shí)現(xiàn)Layer來構(gòu)建兩個(gè)隱藏層的DNN計(jì)算圖
02、TF訓(xùn)練2層DNN來進(jìn)行手寫數(shù)字識(shí)別

第12章 TensorBoard可視化
01、TensorBoard代碼
02、TensorBoard啟動(dòng)以及頁面

第13章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CNN識(shí)別圖片
01、卷積1個(gè)通道的計(jì)算__垂直水平fiter圖片
01、圖釋對(duì)比原始圖片和卷積FeatureMap
02、三通道卷積_池化層的意思
03、CNN架構(gòu)圖LeNet5架構(gòu)
04、CNN來對(duì)MNIST進(jìn)行圖片識(shí)別代碼實(shí)現(xiàn)
05、TF使用CNN來做Cifar10數(shù)據(jù)集分類任務(wù)

第14章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深入、AlexNet模型實(shí)現(xiàn)
01、解決梯度消失的三個(gè)思路
02、反向傳播計(jì)算W對(duì)應(yīng)的梯度
03、AlexNet五層卷積benchmark代碼實(shí)現(xiàn)

第15章 Keras深度學(xué)習(xí)框架
01、Keras開篇
02、Keras構(gòu)建模型_Keras使用MNIST數(shù)據(jù)集訓(xùn)練CNN
03、Keras調(diào)用VGG16來訓(xùn)練
04、深度學(xué)習(xí)更種優(yōu)化算法