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                0基礎小白也能學會的人工智能課

                • 初級

                • 試看10節

                • 12695人學習

                課程須知

                人工智能很火,機器學習很熱,很多同學想去學習,但不知如何下手,網上教程很多,上來就學習模型,使用框架,繞來繞去,理解不了底層原理,機器學習算法推理,大量公式和高等數學讓人崩潰,一不小心從入門到放棄...

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                1. 課程介紹
                2. 課程目錄
                3. 課程評論

                視頻下載提取碼isok 


                課程簡介

                人工智能很火,機器學習很熱,很多同學想去學習,但不知如何下手

                網上教程很多,上來就學習模型,使用框架,繞來繞去,理解不了底層原理

                機器學習算法推理,大量公式和高等數學讓人崩潰,一不小心從入門到放棄

                 

                本套課程從零開始,講解人工智能的全部核心基礎, 4天課讓你掌握機器學習、線性代數、微積分和概率論,學完課程你可以自己推導損失函數,實現梯度下降,手寫神經網絡,把控無人駕駛,完成手寫字識別...


                課程特色

                1、通俗易懂,原理和編程分開講解。

                2、0基礎就能聽懂原理,無需Python基礎,了解任意一門編程語言就能聽懂代碼;

                3、不用框架,自己動手實現機器學習核心代碼,寫神經網絡

                4、重視原理,講解高等數學背后的演化過程,從向量到矩陣,從極限到微分

                5、由淺入深,從helloworld到神經網絡

                6、案例豐富,大量實用案例貫穿課程,機器人投擲,預測房價,無人駕駛,自主定位等...


                課程目錄

                1天:

                00_為什么要學習數學

                01_引言和學習方法

                02_featurelabel

                03_什么是機器學習

                04_數據采集方式

                05_knn算法入門

                06_knn算法python實現

                07_代碼流程回顧

                08_抽取knn函數

                09_實驗演示驗證結論

                10_評估模型好壞的方法,訓練集和測試集

                11_生成測試和訓練數據集

                12_調參選取最優的k

                13_增加數據的維度

                14_numpy加載特殊數據

                15_歐式距離

                16_二維空間距離的計算

                17_代碼增加一個維度

                18_數據歸一化

                19_knnfeature的選擇

                20_向量和向量的運算

                21_概念總結

                22_使用矩陣和向量實現knn

                23_ 房價預測簡單框架

                24_數據的歸一化和標準化

                1_如何學習數學

                附:問題1

                 

                2天:

                01_線性回歸和Knn

                02_線性回歸解決什么問題

                03_Excel進行線性回歸

                04_損失函數和最小均方差

                05_excle來簡單理解梯度下降

                06_梯度下降的問題分析

                07_求導簡單入門

                08_mseb進行求導

                09_Excel演示梯度下降&學習速率

                10_偏導數分別求解mb的導數

                11_mb分別進行梯度下降

                12_Python代碼實現梯度下降

                13_代碼測試生成mb

                14_作業演示

                _作業講解

                 

                3天:

                01_高等數學入門

                02_問題描述

                03_簡單理解矩陣運算的現實含義

                04_矩陣的形狀

                05_矩陣的加法

                06_手動計算矩陣的乘法

                07_矩陣的乘法不滿足交換律

                08_numpy進行矩陣的乘法運算

                09_矩陣運算計算mb的偏導數

                10_numpy矩陣運算演示獲取mb的偏導

                11_用矩陣運算重構線性回歸代碼

                12_對比程序執行的時間

                13_增加數據的維度

                14_函數模型的評估和錯誤率的計算

                15_矩陣可以理解為一個變化函數

                16_bmp是如何描述圖片的

                17_位圖和svg圖的區別

                18_矩陣運算變化圖片的位置

                19_矩陣運算旋轉圖形

                20_矩陣的縮放處理

                21_圖形變換綜合案例

                22_機器學習淺談

                23_sigmod函數引入

                24_邏輯回歸的步驟

                附:擴展作業

                 

                4天:

                01_自然底數和sigmod函數

                02_矩陣運算計算邏輯回歸

                03_邏輯回歸簡單實現

                04_多分類問題

                05_多分類的概率問題思考

                06_多分類問題softmax公式

                07_手寫數字數據集

                08_手寫數字的識別原理

                09_手寫數字數據集的處理

                10_手寫數字的識別

                11_手寫數字bug處理

                12_ai自動駕駛

                13_神經網絡的作用

                14_多層神經網絡演示

                15_感知機

                16_感知機數學原理

                17_線性模型和非線性模型

                18_交叉熵cross-entropy

                19_概率簡介

                 


                綜合評分 5.0

                9人已評分

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                拉克絲容

                非常細致的講解

                0

                2019-08-05 08:41

                巫妖

                講得很不錯!請問這個老師是哪位呢?還有他的課嗎?

                3

                管理員回復:獲取源碼講義添加QQ:1467400757

                2019-06-30 12:04

                認真學習的我

                老師講的非常容易聽懂,請問還有這位老師的課嗎

                1

                2019-06-13 14:36

                無名者

                打卡學習中

                0

                管理員回復:加油~

                2019-06-13 11:26

                陽光

                下載提取碼是啥

                0

                管理員回復:課程下載提取碼在頁面下方課程介紹當中哦~也可以添加播妞領取配套資料Q:498913868

                2019-05-30 22:22

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