人工智能知识点太多太杂？
零基础转行完全没思路？
本课程能带你30天系统入门AI算法。
本课程下载地址在文末。
课程项目适合人群：
想要高薪就业的在校大学生。
希望转行AI领域的程序员或产品经理。
对人工智能技术感兴趣的极客。
寻找技术落地机会的创业者。
解决的痛点问题：
传统学习AI的方法效率极低。
公式枯燥，缺乏直观逻辑。
知识碎片化，无法建立系统认知。
遇到报错找不到原因，内耗严重。
用AI赋能深度学习
学习AI不应该靠死记硬背。
我们要学会利用AI工具来理解AI。
通过AI生成思维导图和逻辑拆解。
这能比传统学习快出10倍以上。
本教程配套全套原始视频课件。
更有【AI赋能·SOP系统】助你通关。
【原课程大纲预览】
章节1：入门（2节课）
第一节人工智能入门知识点介绍
第二节《30天入门人工智能》学习指南
章节2：基础（4节课）
第一节深度学习基础算法与逻辑输出
第二节初级神经网络入门讲解
第三节浅层神经网络入门指南
第四节深度神经网络入门学习
章节3：改进（6节课）
第一节深度学习网络的协同问题
第二节深度学习优化：Mini-Batch梯度下降参数初始化
第三节中间优化：激活函数
第四节中间优化：网络同一批次化训练衰减
第五节输出端优化：softmax分类器
第六节输出端优化：多任务学习与多目标优化
章节4：常识（7节课）
第一节人工智能核心基础：卷积神经网络（上）
第二节人工智能核心基础：卷积神经网络（下）
第三节经典神经网络讲解：LeNet-5
第四节经典神经网络讲解：Alexnet
第五节经典神经网络讲解：VGG-16
第六节经典神经网络讲解：Resnet
第七节经典神经网络讲解：Inception
章节5：深入（7节课）
第一节目标检测基础算法讲解与实现（上）
第二节目标检测基础算法讲解与实现（下）
第三节YOLOv3目标检测算法的原理及实现（上）
第四节YOLOv3目标检测算法的原理及实现（下）
第五节Faster-RCNN目标检测算法的原理及实现（上）
第六节Faster-RCNN目标检测算法的原理及实现（下）
第七节项目实战评估：贝叶斯误差&网络评价
章节6：技巧（5节课）
第一节网络训练技巧1：数据增强及设计
第二节网络训练技巧2：错误分析及错误点修正
第三节网络训练技巧3：过拟合欠拟合&梯度爆炸&梯度消失
第四节网络训练技巧4：正则化技术&Dropout
第五节项目实战评估：贝叶斯误差&网络评价
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