使用矩阵的方式编写人工智能框架【共46课时】

段智华认证讲师讲师评分5.0学员3531课程9

本人从事大数据开发和运维工作十余年，码龄5年，深入研究Spark 2.1.1、Spark 2.4.0版本源码，参与王家林大咖主编出版Spark系列图书4本，其中清华大学出版社最新出版的新书《Spark大数据商业...

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课程介绍
课程大纲

适合人群：

适合机器学习、人工智能及大数据学习者和从业人员使用。

你将会学到：

循序渐进地全面解析使用矩阵的方式编写人工智能框架

使用矩阵的方式编写人工智能框架
使用四种性能优化矩阵编写人工智能框架
MNIST数字识别
从矩阵视角剖析神经网络的运行过程

课程简介：

使用矩阵的方式编写人工智能框架、使用四种性能优化矩阵编写人工智能框架、人工智能及感知元解密、神经网络结构及Sigmoid函数、用神经网络识别手写数字、人工智能框架编写中关于损失度及梯度下降的设计与实现、 MNIST数字识别、从矩阵视角剖析神经网络的运行过程

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课程大纲-使用矩阵的方式编写人工智能框架

第1章使用矩阵的方式编写人工智能框架(1小时22分钟4节)
1-1
使用矩阵的方式编写人工智能框架使用矩阵的方式编写人工智能框架
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1-2
测试及分析计算结果测试及分析计算结果
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1-3
对使用矩阵方式编写的人工智能框架进行优化对使用矩阵方式编写的人工智能框架进行优化
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1-4
辅导资料：线性代数行列式辅导资料：线性代数行列式
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第2章使用四种性能优化矩阵编写人工智能框架(1小时45分钟5节)
2-1
梯度下降陷阱梯度下降陷阱
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2-2
增加和调整Alpha参数增加和调整Alpha参数
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2-3
人工智能框架的改进优化人工智能框架的改进优化
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2-4
辅导资料：矩阵及运算-上集辅导资料：矩阵及运算-上集
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2-5
辅导资料：矩阵及运算-下集辅导资料：矩阵及运算-下集
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第3章人工智能及感知元解密(1小时36分钟4节)
3-1
计算机图像识别计算机图像识别
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3-2
人工智能是什么，怎么做，前景为什么好人工智能是什么，怎么做，前景为什么好
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3-3
辅导资料：矩阵的初等变换与线性方程组-上集辅导资料：矩阵的初等变换与线性方程组-上集
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[28:37]开始学习
3-4
辅导资料：矩阵的初等变换与线性方程组-下集辅导资料：矩阵的初等变换与线性方程组-下集
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[24:14]开始学习
第4章神经网络结构及Sigmoid函数(2小时11分钟5节)
4-1
神经网络结构及Sigmoid函数神经网络结构及Sigmoid函数
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4-2
Sigmoid函数的弱点及改进Sigmoid函数的弱点及改进
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4-3
辅导资料：向量组的线性相关性-上集辅导资料：向量组的线性相关性-上集
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4-4
辅导资料：向量组的线性相关性-中集辅导资料：向量组的线性相关性-中集
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4-5
辅导资料：向量组的线性相关性-下集辅导资料：向量组的线性相关性-下集
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第5章用神经网络识别手写数字(2小时39分钟6节)
5-1
神经网络识别手写数字的原理神经网络识别手写数字的原理
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5-2
使用PyTorch框架编码实现MNIST手写数字识别程序使用PyTorch框架编码实现MNIST手写数字识别程序
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