零基础学AI不用愁！这课从基础入门、神经网络，到卷积神经网络、目标检测算法（YOLO/Faster-RCNN）全拆解。还讲数据处理、模型优化、训练避坑技巧，理论+实操，轻松打通AI学习链路！
课程大纲：
第一章:
第一节、《人工智能基础入门指南》(1).mp4
第二节、《30天入门人工智能》学习指南(1).mp4
第二章:
第一节、《神经网络从输入到输出》(1).mp4
第二节、《初级神经网络入门指南》(1).mp4
第三节、《浅层神经网络入门指南》(1).mp4
第四节、《深度神经网络&迁移学习》(1).mp4
第三章：
第一节、输入端优化1：数据增强&归一化(1).mp4
第二节、输入端优化2：梯度下降&参数随机初始化(1).mp4
第三节、中间层优化1：激活函数(1).mp4
第四节、中间层优化2：网络归一化&学习率衰减(1).mp4
第五节、输出端优化1：softmax多分类器(1).mp4
第六节、输出端优化2：多任务学习&端到端学习(1).mp4
第四章：
第一节、人工智能核心基础：卷积神经网络（上）(1).mp4
第二节、人工智能核心基础：卷积神经网络（下）(1).mp4
第三节、经典卷积神经网络1：Lenet—5(1).mp4
第四节、经典卷积神经网络2：Alexnet(1).mp4
第五节、经典卷积神经网络3：Vgg—16(1).mp4
第六节、改进卷积神经网络1：Resnet(1).mp4
第七节、改进卷积神经网络2：Inception(1).mp4
第五章：
第一节、目标检测算法的背景与分类(1).mp4
第二节、YOLOv3相关算法的原理及实现（上）(1).mp4
第三节、YOLOv3相关算法的原理及实现（下）(1).mp4
第四节、YOLOv4算法的原理及实现（上）(1).mp4
第五节、YOLOv4算法的原理及实现（下）(1).mp4
第六节、Faster—RCNN算法的原理及实现（上）(1).mp4
第七节、Faster—RCNN算法的原理及实现（下）(1).mp4
第六章：
第一节、网络训练技巧1：数据集选择及设计(1).mp4
第二节、网络训练技巧2：错误分析及错误标签修正(1).mp4
第三节、网络训练问题：欠&过拟合&梯度爆炸&消失(1).mp4
第四节、过拟合消除技巧：L2正则化&dropout(1).mp4
第五节、项目训练评判：贝叶斯误差及网络评判(1).mp4
大流量卡：
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