最新人工智能零基础入门到开发教程视频教程下载。最适合小白零基础入门人工智能的一套基础教程。人工智能主要致力于计算机视觉，自然语言处理与语音识别三大领域！其基础与核心都是机器学习，当下AI时代各大行业巨头公司都在争相追逐这些热门领域，创业公司更是层出不穷，人工智能工程师的需求量与日俱增，新兴行业伴随着挑战也必然带来更多的回报！
课程章节
第01章 人工智能开发及远景介绍
01、何为机器学习
02、人工智能与机器学习关系
03、人工智能应用与价值
04、有监督机器学习训练流程
05、有监督机器学习训练流程
06、Python机器学习库Scikit-Learn介绍
07、理解线性与回归
第02章 线性回归深入和代码实现
01、机器学习是什么
02、怎么做线性回归
03、理解回归_最大似然函数
04、应用正太分布概率密度函数_对数总似然
05、推导出损失函数_推导出解析解
06、代码实现解析解的方式求解_梯度下降法的开始_sklearn模块使用线性回归
第03章 梯度下降和过拟合和归一化
01、梯度下降法思路_导函数有什么用
02、推导线性回归损失函数导函数_以及代码实现批量梯度下降
03、随机梯度下降_及代码实现_mini-batchGD_调整学习率
04、梯度下降做归一化的必要性
05、最大值最小值归一化_sklearn官网介绍_防止过拟合W越少越小
06、过拟合的总结
07、岭回归_以及代码调用
第04章 逻辑回归详解和应用
01、Lasso_ElasticNet_PolynomialFeatures
02、多项式回归代码_保险案例数据说明
03、相关系数_逻辑回归介绍
04、逻辑回归的损失函数_交叉熵_逻辑回归对比多元线性回归
05、逻辑回归sklearn处理鸢尾花数据集
06、逻辑回归多分类转成多个二分类详解
第05章 分类器项目案例和神经网络算法
01、理解维度_音乐分类器数据介绍
02、傅里叶变化原理_傅里叶代码应用_傅里叶优缺点
03、逻辑回归训练音乐分类器代码_测试代码
04、人工神经网络开始
05、神经网络隐藏层的必要性
06、神经网络案例_sklearn_concrete
第06章 多分类、决策树分类、随机森林分类
00、机器学习有监督无监督.mp4
01、逻辑回归多分类图示理解_逻辑回归和Softmax区别
02、Softmax图示详解_梯度下降法整体调参
03、评估指标_K折交叉验证
04、决策树介绍
05、随机森林_优缺点_对比逻辑回归_剪枝
06、决策树_随机森林_sklearn代码调用
第07章 分类评估、聚类
01、评估指标
02、监督学习评估指标代码调用
03、相似度测量
04、K-Means聚类
05、KMeans聚类的应用
第08章 密度聚类、谱聚类
01、聚类的评估_metrics代码
02、密度聚类_代码实现
03、谱聚类
第09章 深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归
00、pip安装源设置.mp4
01、TensorFlow介绍与安装
02、TensorFlow CUDA GPU安装说明_TF使用介绍
03、TensorFlow代码初始_解析解多元线性回归实现
04、tensorflow来代码实现线性回归_梯度下降优
第10章 TensorFlow深入、TensorBoard可视化
01、placeholder代码详解_TF构建Softmax回归计算图
02、TF对Softmax回归训练_评估代码实现
03、TF的模型持久化_重新加载
04、模块化
第11章 DNN深度神经网络手写图片识别
01、深度学习DNN是什么_如果使用TensorFlow自己实现Layer来构建两个隐藏层的DNN计算图
02、TF训练2层DNN来进行手写数字识别
第12章 TensorBoard可视化
01、TensorBoard代码
02、TensorBoard启动以及页面
第13章 卷积神经网络、CNN识别图片
01、卷积1个通道的计算__垂直水平fiter图片
01、图释对比原始图片和卷积FeatureMap
02、三通道卷积_池化层的意思
03、CNN架构图LeNet5架构
04、CNN来对MNIST进行图片识别代码实现
05、TF使用CNN来做Cifar10数据集分类任务
第14章 卷积神经网络深入、AlexNet模型实现
01、解决梯度消失的三个思路
02、反向传播计算W对应的梯度
03、AlexNet五层卷积benchmark代码实现
第15章 Keras深度学习框架
01、Keras开篇
02、Keras构建模型_Keras使用MNIST数据集训练CNN
03、Keras调用VGG16来训练
04、深度学习更种优化算法
课程章节
第01章 人工智能开发及远景介绍
01、何为机器学习
02、人工智能与机器学习关系
03、人工智能应用与价值
04、有监督机器学习训练流程
05、有监督机器学习训练流程
06、Python机器学习库Scikit-Learn介绍
07、理解线性与回归
第02章 线性回归深入和代码实现
01、机器学习是什么
02、怎么做线性回归
03、理解回归_最大似然函数
04、应用正太分布概率密度函数_对数总似然
05、推导出损失函数_推导出解析解
06、代码实现解析解的方式求解_梯度下降法的开始_sklearn模块使用线性回归
第03章 梯度下降和过拟合和归一化
01、梯度下降法思路_导函数有什么用
02、推导线性回归损失函数导函数_以及代码实现批量梯度下降
03、随机梯度下降_及代码实现_mini-batchGD_调整学习率
04、梯度下降做归一化的必要性
05、最大值最小值归一化_sklearn官网介绍_防止过拟合W越少越小
06、过拟合的总结
07、岭回归_以及代码调用
第04章 逻辑回归详解和应用
01、Lasso_ElasticNet_PolynomialFeatures
02、多项式回归代码_保险案例数据说明
03、相关系数_逻辑回归介绍
04、逻辑回归的损失函数_交叉熵_逻辑回归对比多元线性回归
05、逻辑回归sklearn处理鸢尾花数据集
06、逻辑回归多分类转成多个二分类详解
第05章 分类器项目案例和神经网络算法
01、理解维度_音乐分类器数据介绍
02、傅里叶变化原理_傅里叶代码应用_傅里叶优缺点
03、逻辑回归训练音乐分类器代码_测试代码
04、人工神经网络开始
05、神经网络隐藏层的必要性
06、神经网络案例_sklearn_concrete
第06章 多分类、决策树分类、随机森林分类
00、机器学习有监督无监督.mp4
01、逻辑回归多分类图示理解_逻辑回归和Softmax区别
02、Softmax图示详解_梯度下降法整体调参
03、评估指标_K折交叉验证
04、决策树介绍
05、随机森林_优缺点_对比逻辑回归_剪枝
06、决策树_随机森林_sklearn代码调用
第07章 分类评估、聚类
01、评估指标
02、监督学习评估指标代码调用
03、相似度测量
04、K-Means聚类
05、KMeans聚类的应用
第08章 密度聚类、谱聚类
01、聚类的评估_metrics代码
02、密度聚类_代码实现
03、谱聚类
第09章 深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归
00、pip安装源设置.mp4
01、TensorFlow介绍与安装
02、TensorFlow CUDA GPU安装说明_TF使用介绍
03、TensorFlow代码初始_解析解多元线性回归实现
04、tensorflow来代码实现线性回归_梯度下降优
第10章 TensorFlow深入、TensorBoard可视化
01、placeholder代码详解_TF构建Softmax回归计算图
02、TF对Softmax回归训练_评估代码实现
03、TF的模型持久化_重新加载
04、模块化
第11章 DNN深度神经网络手写图片识别
01、深度学习DNN是什么_如果使用TensorFlow自己实现Layer来构建两个隐藏层的DNN计算图
02、TF训练2层DNN来进行手写数字识别
第12章 TensorBoard可视化
01、TensorBoard代码
02、TensorBoard启动以及页面
第13章 卷积神经网络、CNN识别图片
01、卷积1个通道的计算__垂直水平fiter图片
01、图释对比原始图片和卷积FeatureMap
02、三通道卷积_池化层的意思
03、CNN架构图LeNet5架构
04、CNN来对MNIST进行图片识别代码实现
05、TF使用CNN来做Cifar10数据集分类任务
第14章 卷积神经网络深入、AlexNet模型实现
01、解决梯度消失的三个思路
02、反向传播计算W对应的梯度
03、AlexNet五层卷积benchmark代码实现
第15章 Keras深度学习框架
01、Keras开篇
02、Keras构建模型_Keras使用MNIST数据集训练CNN
03、Keras调用VGG16来训练
04、深度学习更种优化算法
下载地址已转移到新版网站，请点击左上角-首页，在新版网站搜索此套源码的标题进行下载。