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30天入门人工智能实战课，神经网络到YOLOv3、Faster-RCNN目标检测的6章体系拆解

蒋文
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AI 总结

30天入门人工智能的视频课，6章31节，从神经网络、卷积神经网络讲到YOLO和Faster-RCNN目标检测，最后是数据增强、过拟合和正则化等训练技巧。在校学生、想转行的程序员或产品经理可以拿来打基础

这套《30天入门人工智能》课程一共6个章节、31个视频，从AI基础概念、神经网络原理，讲到卷积神经网络和经典网络结构，再进到YOLO、Faster-RCNN目标检测，最后是数据增强、错误分析、过拟合处理这些实际训练里会用到的技巧

课程按入门、基础、改进、常识、深入、技巧六步走。前两章先把神经网络从输入到输出的过程讲清楚，第三章处理训练中的优化问题，第四章展开卷积神经网络和LeNet-5、AlexNet、VGG-16、ResNet、Inception这些经典模型，第五章做目标检测，第六章讲训练技巧

全部内容是mp4视频，按01–31编号，零基础的话从第一章顺着往下看就行

适合哪些人学

  • 在校学生（专科、本科、研究生及以上）：加强基础知识点，为就业做准备，在面试阶段理清思路
  • 职场新人（程序员、产品经理、项目管理等）：了解基础知识，为转行做储备
  • 行业爱好者：学习AI基础，了解行业动态
  • 技术负责人、CTO：结合自身业务方向做技术落地

课程目录

第一章 入门（2节课）

学习目标：了解人工智能快速发展的背景，以及如何快速学习

  1. 人工智能入门知识点介绍
  2. 《30天入门人工智能》学习指南

第二章 基础（4节课）

学习目标：掌握深度学习网络、神经网络训练背后的逻辑

  1. 深度学习基础算法与逻辑输出
  2. 初级神经网络入门讲解
  3. 浅层神经网络入门指南
  4. 深度神经网络入门学习

第三章 改进（6节课）

学习目标：了解神经网络训练的协同问题，以及如何改进

  1. 深度学习网络的协同问题
  2. 深度学习优化：Mini-Batch梯度下降参数初始化
  3. 中间优化：激活函数
  4. 中间优化：网络同一批次化训练衰减
  5. 输出层优化：softmax分类器
  6. 输出层优化：多任务学习与多目标优化

第四章 常识（7节课）

学习目标：掌握经典神经网络，从简单到复杂的转变过程

  1. 人工智能核心基础：卷积神经网络（上）
  2. 人工智能核心基础：卷积神经网络（下）
  3. 经典神经网络讲解：LeNet-5
  4. 经典神经网络讲解：AlexNet
  5. 经典神经网络讲解：VGG-16
  6. 经典神经网络讲解：ResNet
  7. 经典神经网络讲解：Inception

第五章 深入（7节课）

学习目标：掌握目标检测相关知识

  1. 目标检测基础算法讲解与实现（背景与分类）
  2. YOLOv3目标检测算法的原理及实现（上）
  3. YOLOv3目标检测算法的原理及实现（下）
  4. YOLOv4目标检测算法的原理及实现（上）
  5. YOLOv4目标检测算法的原理及实现（下）
  6. Faster-RCNN目标检测算法的原理及实现（上）
  7. Faster-RCNN目标检测算法的原理及实现（下）

第六章 技巧（5节课）

学习目标：学习日常工作中的一些技巧知识点

  1. 网络训练技巧1：数据增强及设计
  2. 网络训练技巧2：错误分析及错误点修正
  3. 网络训练技巧3：过拟合欠拟合、梯度爆炸、梯度消失
  4. 网络训练技巧4：正则化技术、Dropout
  5. 项目训练评判：贝叶斯误差及网络评判

课程视频文件在本页获取，共31个mp4，编号与上面的章节顺序一致

资源目录一览

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共 32 个文件其中 31 个视频总计 801 MB

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30天入门人工智能实战课，神经网络到YOLOv3、Faster-RCNN目标检测的6章体系拆解
本文作者
蒋文
来源平台
网友投稿
本文链接
https://www.zisuda.com/30-day-ai-neural-networks-yolov3-faster-rcnn

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有的，包含 《01、第一章第一节《人工智能基础入门指南》(1).mp4》、《02、第一章第二节《30天入门人工智能》学习指南(1).mp4》、《03、第二章第一节《神经网络从输入到输出》(1).mp4》、《04、第二章第二节《初级神经网络入门指南》(1).mp4》、《05、第二章第三节《浅层神经网络入门指南》(1).mp4》、《06、第二章第四节《深度神经网络迁移学习》(1).mp4》 等共 31 节高清实操视频教程，适合跟随视频逐步实操学习。

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