零基礎(chǔ)人工智能課程，一鍵開啟AI學(xué)習(xí)，30天入門人工智能資源簡介：,
如何快速入門人工智能？
人工智能知識量大
難點：
如何快速高效、深入淺出的理解學(xué)習(xí)？
不用急：
《30天入門人工智能》課程，幫你快速高效的入門。
《30天入門人工智能》課程體系
從入門→基礎(chǔ)→改進(jìn)→常識→深入→技巧，
6個環(huán)節(jié)，環(huán)環(huán)緊扣，一步步講解各個環(huán)節(jié)中需要的基礎(chǔ)
課程面向人群
①就業(yè)
人群：在校學(xué)生（專科/本科/研究生及以上）
目標(biāo)：加強基礎(chǔ)知識點，為就業(yè)做準(zhǔn)備，在求職面試階段理清思路
②轉(zhuǎn)行
人群：職場新人（程序員/產(chǎn)品經(jīng)理/項目管理等）
目標(biāo)：了解基礎(chǔ)知識，為工作做準(zhǔn)備，成為轉(zhuǎn)行儲備軍
③興趣
人群：申請行業(yè)愛好者
目標(biāo)：學(xué)習(xí)AI基礎(chǔ)，了解行業(yè)動態(tài)
④創(chuàng)業(yè)
人群：技術(shù)負(fù)責(zé)人/CTO
目標(biāo)：技術(shù)驅(qū)動方向，利用本身特點結(jié)合落地
課程6大章節(jié)詳情
章節(jié)1：入門（2節(jié)課）
學(xué)習(xí)目標(biāo)：了解人工智能快速發(fā)展的背景，以及如何快速學(xué)習(xí)？
第一節(jié)人工智能入門知識點介紹
第二節(jié)《30天入門人工智能》學(xué)習(xí)指南
章節(jié)2：基礎(chǔ)（4節(jié)課）
學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練背后的邏輯
第一節(jié)深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法與邏輯輸出
第二節(jié)初級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門講解
第三節(jié)淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門指南
第四節(jié)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門學(xué)習(xí)
章節(jié)3：改進(jìn)（6節(jié)課）
學(xué)習(xí)目標(biāo)：了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的協(xié)同問題，以及如何改進(jìn)的方式
第一節(jié)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同問題
第二節(jié)深度學(xué)習(xí)優(yōu)化：Mini-Batch梯度下降參數(shù)初始化
第三節(jié)中間優(yōu)化：激活函數(shù)
第四節(jié)中間優(yōu)化：網(wǎng)絡(luò)同一批次化訓(xùn)練衰減
第五節(jié)輸出層優(yōu)化：softmax分類器
第六節(jié)輸出層優(yōu)化：多任務(wù)學(xué)習(xí)與多目標(biāo)優(yōu)化
章節(jié)4：常識（7節(jié)課）
學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從簡單到復(fù)雜轉(zhuǎn)變的過程
第一節(jié)人工智能核心基礎(chǔ)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（上）
第二節(jié)人工智能核心基礎(chǔ)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（下）
第三節(jié)經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)講解：LeNet-5
第四節(jié)經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)講解：Alexnet
第五節(jié)經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)講解：VGG-16
第六節(jié)經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)講解：Resnet
第七節(jié)經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)講解：Inception
章節(jié)5：深入（7節(jié)課）
學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握重要的目標(biāo)檢測知識
第一節(jié)目標(biāo)檢測基礎(chǔ)算法講解與實現(xiàn)（上）
第二節(jié)目標(biāo)檢測基礎(chǔ)算法講解與實現(xiàn)（下）
第三節(jié)YOLOv3目標(biāo)檢測算法的原理及實現(xiàn)（上）
第四節(jié)YOLOv3目標(biāo)檢測算法的原理及實現(xiàn)（下）
第五節(jié)Faster-RCNN目標(biāo)檢測算法的原理及實現(xiàn)（上）
第六節(jié)Faster-RCNN目標(biāo)檢測算法的原理及實現(xiàn)（下）
第七節(jié)項目實戰(zhàn)評估：貝葉斯誤差&網(wǎng)絡(luò)評價
章節(jié)6：技巧（5節(jié)課）
學(xué)習(xí)目標(biāo)：學(xué)習(xí)日常工作中的一些技巧知識點
第一節(jié)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練技巧1：數(shù)據(jù)增強及設(shè)計
第二節(jié)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練技巧2：錯誤分析及錯誤點修正
第三節(jié)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練技巧3：過擬合欠擬合&梯度爆炸&梯度消失
第四節(jié)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練技巧4：正則化技術(shù)&Dropout
第五節(jié)項目實戰(zhàn)評估：貝葉斯誤差&網(wǎng)絡(luò)評價
課程內(nèi)容：
01、第一章第一節(jié)《人工智能基礎(chǔ)入門指南》.mp4
02、第一章第二節(jié)《30天入門人工智能》學(xué)習(xí)指南.mp4
03、第二章第一節(jié)《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從輸入到輸出》.mp4
04、第二章第二節(jié)《初級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門指南》.mp4
05、第二章第三節(jié)《淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門指南》.mp4
06、第二章第四節(jié)《深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)&遷移學(xué)習(xí)》.mp4
07、第三章第一節(jié)輸入端優(yōu)化1：數(shù)據(jù)增強&歸一化.mp4
08、第三章第二節(jié)輸入端優(yōu)化2：梯度下降&參數(shù)隨機初始化.mp4
09、第三章第三節(jié)中間層優(yōu)化1：激活函數(shù).mp4
10、第三章第四節(jié)中間層優(yōu)化2：網(wǎng)絡(luò)歸一化&學(xué)習(xí)率衰減.mp4
11、第三章第五節(jié)輸出端優(yōu)化1：softmax多分類器.mp4
12、第三章第六節(jié)輸出端優(yōu)化2：多任務(wù)學(xué)習(xí)&端到端學(xué)習(xí).mp4
13、第四章第一節(jié)人工智能核心基礎(chǔ)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（上）.mp4
14、第四章第二節(jié)人工智能核心基礎(chǔ)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（下）.mp4
15、第四章第三節(jié)經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1：Lenet—5.mp4
16、第四章第四節(jié)經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2：Alexnet.mp4
17、第四章第五節(jié)經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3：Vgg—16.mp4
18、第四章第六節(jié)改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1：Resnet.mp4
19、第四章第七節(jié)改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2：Inception.mp4
20、第五章第一節(jié)目標(biāo)檢測算法的背景與分類.mp4
21、第五章第二節(jié)YOLOv3相關(guān)算法的原理及實現(xiàn)（上）.mp4
22、第五章第三節(jié)YOLOv3相關(guān)算法的原理及實現(xiàn)（下）.mp4
23、第五章第四節(jié)YOLOv4算法的原理及實現(xiàn)（上）.mp4
24、第五章第五節(jié)YOLOv4算法的原理及實現(xiàn)（下）.mp4
25、5.6Faster—RCNN算法的原理及實現(xiàn)（上）.mp4
26、5.7Faster—RCNN算法的原理及實現(xiàn)（下）.mp4
27、第六章第一節(jié)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練技巧1：數(shù)據(jù)集選擇及設(shè)計.mp4
28、第六章第二節(jié)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練技巧2：錯誤分析及錯誤標(biāo)簽修正.mp4
29、6.3網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練問題：欠&過擬合&梯度爆炸&消失.mp4
30、6.4過擬合消除技巧：L2正則化&dropout.mp4
31、第六章第五節(jié)項目訓(xùn)練評判：貝葉斯誤差及網(wǎng)絡(luò)評判.mp4
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