AI入门实战课神经网络卷积网络目标检测算法30天掌握AI核心基础共32个文件8874M

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这是一套为零基础学习者设计的30天人工智能系统入门课程，通过六大章节环环相扣的教学体系，从AI基础概念、神经网络原理到经典网络架构、目标检测算法及实战技巧，完整覆盖深度学习核心知识，结合YOLO、Faster-RCNN等实战项目，帮助学员建立完整的AI知识体系，为就业、转行或创业提供扎实的技术基础。

难点：

不用急：

从入门→基础→改进→常识→深入→技巧，

①就业

②转行

③兴趣

④创业

章节1：入门（2节课）

章节2：基础（4节课）

章节3：改进（6节课）

章节4：常识（7节课）

章节5：深入（7节课）

章节6：技巧（5节课）

课程内容：

08、第三章第二节输入端优化2:梯度下降&参数随机初始化.mp4

10、第三章第四节中间层优化2:网络归一化&学习率袁减.mp4

11、第三章第五节输出端优化1:softmax多分类器.mp4

12、第三章第六节输出端优化2:多任务学习&端到端学习.mp4

13、第四章第一节人工智能核心基础:卷积神经网络(上).mp4

14、第四章第二节人工智能核心基础:卷积神经网络(下).mp4

19、第四章第七节改进卷积神经网络2:Inception.mp4

21、第五章第二节YOLOv3相关算法的原理及实现(上).mp4

22、第五章第三节YOLOv3相关算法的原理及实现(下).mp4

25、5.6Faster-RCNN算法的原理及实现(上).mp4

26、5.7Faster-RCNN算法的原理及实现(下).mp4

28、第六章第二节网络训练技巧2:错误分析及错误标签修正.mp4

夸克链接: https://pan.quark.cn/s/89e58ef1fd92

更多资料：小诺AI资源中心：http://youhuasdyy.cn