零基礎人工智能課程，一鍵開啟AI學習，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、深入淺出的理解學習？
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→改進→常識→深入→技巧，
6個環節，環環緊扣，一步步講解各個環節中需要的基礎
課程面向人群
①就業
人群：在校學生（專科/本科/研究生及以上）
目標：加強基礎知識點，為就業做準備，在求職面試階段理清思路
②轉行
人群：職場新人（程序員/產品經理/項目管理等）
目標：了解基礎知識，為工作做準備，成為轉行儲備軍
③興趣
人群：申請行業愛好者
目標：學習AI基礎，了解行業動態
④創業
人群：技術負責人/CTO
目標：技術驅動方向，利用本身特點結合落地
課程6大章節詳情
章節1：入門（2節課）
學習目標：了解人工智能快速發展的背景，以及如何快速學習？
第一節人工智能入門知識點介紹
第二節《30天入門人工智能》學習指南
章節2：基礎（4節課）
學習目標：掌握深度學習網絡、神經網絡訓練背后的邏輯
第一節深度學習基礎算法與邏輯輸出
第二節初級神經網絡入門講解
第三節淺層神經網絡入門指南
第四節深度神經網絡入門學習
章節3：改進（6節課）
學習目標：了解神經網絡訓練的協同問題，以及如何改進的方式
第一節深度學習網絡的協同問題
第二節深度學習優化：Mini-Batch梯度下降參數初始化
第三節中間優化：激活函數
第四節中間優化：網絡同一批次化訓練衰減
第五節輸出層優化：softmax分類器
第六節輸出層優化：多任務學習與多目標優化
章節4：常識（7節課）
學習目標：掌握經典神經網絡，從簡單到復雜轉變的過程
第一節人工智能核心基礎：卷積神經網絡（上）
第二節人工智能核心基礎：卷積神經網絡（下）
第三節經典神經網絡講解：LeNet-5
第四節經典神經網絡講解：Alexnet
第五節經典神經網絡講解：VGG-16
第六節經典神經網絡講解：Resnet
第七節經典神經網絡講解：Inception
章節5：深入（7節課）
學習目標：掌握重要的目標檢測知識
第一節目標檢測基礎算法講解與實現（上）
第二節目標檢測基礎算法講解與實現（下）
第三節YOLOv3目標檢測算法的原理及實現（上）
第四節YOLOv3目標檢測算法的原理及實現（下）
第五節Faster-RCNN目標檢測算法的原理及實現（上）
第六節Faster-RCNN目標檢測算法的原理及實現（下）
第七節項目實戰評估：貝葉斯誤差&網絡評價
章節6：技巧（5節課）
學習目標：學習日常工作中的一些技巧知識點
第一節網絡訓練技巧1：數據增強及設計
第二節網絡訓練技巧2：錯誤分析及錯誤點修正
第三節網絡訓練技巧3：過擬合欠擬合&梯度爆炸&梯度消失
第四節網絡訓練技巧4：正則化技術&Dropout
第五節項目實戰評估：貝葉斯誤差&網絡評價
課程內容：
01、第一章第一節《人工智能基礎入門指南》.mp4
02、第一章第二節《30天入門人工智能》學習指南.mp4
03、第二章第一節《神經網絡從輸入到輸出》.mp4
04、第二章第二節《初級神經網絡入門指南》.mp4
05、第二章第三節《淺層神經網絡入門指南》.mp4
06、第二章第四節《深度神經網絡&遷移學習》.mp4
07、第三章第一節輸入端優化1：數據增強&歸一化.mp4
08、第三章第二節輸入端優化2：梯度下降&參數隨機初始化.mp4
09、第三章第三節中間層優化1：激活函數.mp4
10、第三章第四節中間層優化2：網絡歸一化&學習率衰減.mp4
11、第三章第五節輸出端優化1：softmax多分類器.mp4
12、第三章第六節輸出端優化2：多任務學習&端到端學習.mp4
13、第四章第一節人工智能核心基礎：卷積神經網絡（上）.mp4
14、第四章第二節人工智能核心基礎：卷積神經網絡（下）.mp4
15、第四章第三節經典卷積神經網絡1：Lenet—5.mp4
16、第四章第四節經典卷積神經網絡2：Alexnet.mp4
17、第四章第五節經典卷積神經網絡3：Vgg—16.mp4
18、第四章第六節改進卷積神經網絡1：Resnet.mp4
19、第四章第七節改進卷積神經網絡2：Inception.mp4
20、第五章第一節目標檢測算法的背景與分類.mp4
21、第五章第二節YOLOv3相關算法的原理及實現（上）.mp4
22、第五章第三節YOLOv3相關算法的原理及實現（下）.mp4
23、第五章第四節YOLOv4算法的原理及實現（上）.mp4
24、第五章第五節YOLOv4算法的原理及實現（下）.mp4
25、5.6Faster—RCNN算法的原理及實現（上）.mp4
26、5.7Faster—RCNN算法的原理及實現（下）.mp4
27、第六章第一節網絡訓練技巧1：數據集選擇及設計.mp4
28、第六章第二節網絡訓練技巧2：錯誤分析及錯誤標簽修正.mp4
29、6.3網絡訓練問題：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、第六章第五節項目訓練評判：貝葉斯誤差及網絡評判.mp4
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