人工智能技術(shù)挺火，機器學(xué)習(xí)很熱，許多同學(xué)們想來學(xué)習(xí)培訓(xùn)，但不知道怎樣著手在網(wǎng)上實例教程許多，上去就學(xué)習(xí)培訓(xùn)實體模型，應(yīng)用架構(gòu)，繞來繞去，了解不上底層原理機器學(xué)習(xí)優(yōu)化算法邏輯推理，很多公式計算和高數(shù)令人奔潰，一不小心從新手入門到舍棄這套課程內(nèi)容從零開始，解讀人工智能技術(shù)的所有關(guān)鍵基本，四天課給你把握機器學(xué)習(xí)、離散數(shù)學(xué)、高等數(shù)學(xué)和摡論，學(xué)好課程內(nèi)容你能自身計算損失函數(shù)，完成梯度下降，筆寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，把控自動駕駛，進行手寫字鑒別
課程內(nèi)容特點
1、淺顯易懂，原理和程序編寫分離解讀。
2、0基本就能聽得懂原理，不用Python基本，掌握隨意一門計算機語言就能聽得懂編碼；
3、無需架構(gòu)，親自動手完成機器學(xué)習(xí)關(guān)鍵編碼，寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4、高度重視原理，解讀高數(shù)身后的演變，從空間向量到引流矩陣，從極限到求微分
5、循序漸進，從helloworld到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6、實例豐富多彩，很多好用實例圍繞課程內(nèi)容，智能機器人拋擲，預(yù)測分析樓價，自動駕駛，精準定位等
天：
00_為何要學(xué)數(shù)學(xué)
01_前言和學(xué)習(xí)的方法
02_feature和label
03_什么叫機器學(xué)習(xí)
04_數(shù)據(jù)收集方法
05_knn算法新手入門
06_knn算法python完成
07_編碼步驟回望
08_提取knn函數(shù)
09_試驗演試結(jié)果
10_評定實體模型優(yōu)劣的方式，訓(xùn)練集和檢測集
11_轉(zhuǎn)化成檢測和訓(xùn)煉數(shù)據(jù)
12_調(diào)參選擇佳的k
13_提升數(shù)據(jù)信息的層面
14_numpy載入獨特數(shù)據(jù)信息
15_歐氏距離
16_二維空間間距的測算
17_編碼提升一個層面
18_數(shù)據(jù)歸一化
19_knn的feature的挑選
20_空間向量和向量的運算
21_定義小結(jié)
22_應(yīng)用引流矩陣和空間向量完成knn
23_房價預(yù)測簡易架構(gòu)
24_數(shù)據(jù)信息的歸一化和規(guī)范化
附1_怎樣學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)課
附：難題1
第二天：
01_線性回歸和Knn
02_線性回歸處理什么問題
03_Excel開展線性回歸
04_損失函數(shù)和少均方差
05_excle來簡易了解梯度下降
06_梯度下降的問題分析
07_求導(dǎo)簡易新手入門
08_mse對b開展求導(dǎo)
09_Excel演試梯度下降&學(xué)習(xí)培訓(xùn)速度
10_偏導(dǎo)數(shù)各自求出m和b的導(dǎo)函數(shù)
11_對m和b各自開展梯度下降
12_Python編碼完成梯度下降
13_編碼檢測轉(zhuǎn)化成m和b
14_工作演試
附_工作解讀
第三天：
01_高數(shù)新手入門
02_難題敘述
03_簡易了解矩陣計算的實際含意
04_引流矩陣的樣子
05_引流矩陣的加減法
06_手動式測算矩陣的乘法
07_矩陣的乘法不符合交換律
08_用numpy開展矩陣的乘法計算
09_矩陣計算測算m和b的偏導(dǎo)數(shù)
10_numpy矩陣計算演試獲得m和b的偏導(dǎo)
11_用矩陣計算重新構(gòu)建線性回歸編碼
12_比照程序運行的時間
13_提升數(shù)據(jù)信息的層面
14_函數(shù)模型的評定和差錯率的測算
15_引流矩陣能夠 了解為一個轉(zhuǎn)變涵數(shù)
16_bmp是怎樣敘述照片的
17_位圖文件和svg圖的差別
18_矩陣計算轉(zhuǎn)變照片的部位
19_矩陣計算旋轉(zhuǎn)圖形
20_引流矩陣的放縮解決
21_圖型轉(zhuǎn)換綜合性實例
22_機器學(xué)習(xí)探討
23_sigmod涵數(shù)引進
24_邏輯回歸的流程
附：拓展工作
第四天：
01_自然底數(shù)和sigmod涵數(shù)
02_矩陣計算測算邏輯回歸
03_邏輯回歸簡易完成
04_多歸類難題
05_多歸類的概率問題思索
06_多歸類難題softmax公式計算
07_手寫數(shù)字數(shù)據(jù)
08_手寫數(shù)字的鑒別原理
09_手寫數(shù)字數(shù)據(jù)的解決
10_手寫數(shù)字的鑒別
11_手寫數(shù)字bug解決
12_ai無人駕駛
13_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
14_雙層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演試
15_感知機
16_感知機數(shù)學(xué)課原理
17_線性模型和離散系統(tǒng)實體模型
18_交叉熵cross-entropy
19_幾率介紹
地理位置 Location
