這是一套為零基礎學習者設計的30天人工智能系統入門課程，通過六大章節環環相扣的教學體系，從AI基礎概念、神經網絡原理到經典網絡架構、目標檢測算法及實戰技巧，完整覆蓋深度學習核心知識，結合YOLO、Faster-RCNN等實戰項目，幫助學員建立完整的AI知識體系，為就業、轉行或創業提供扎實的技術基礎。

如何快速入門人工智能？

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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&學習率袁減.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1enet-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2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

課程下載：