使用矩阵的方式编写人工智能框架

高级循序渐进地全面解析使用矩阵的方式编写人工智能框架

5分 更新: 2021/04/17

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67 学习人数 18小时3分钟 46课时
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  • 课程介绍
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你将会学到:

  • 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

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。

学习计划:

建议每周至少保证8小时的学习时间,预计2个月能完成整门课程

课程目标:

循序渐进地全面解析使用矩阵的方式编写人工智能框架

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

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  • 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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    [22:34] 开始学习
  • 1-2

    测试及分析计算结果 测试及分析计算结果

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    [15:57] 开始学习
  • 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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    [25:40] 开始学习
  • 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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    [18:14] 开始学习
  • 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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    [17:14] 开始学习
  • 2-2

    增加和调整Alpha参数 增加和调整Alpha参数

    「仅限付费用户」点击下载“增加和调整Alpha参数.pptx”

    [23:11] 开始学习
  • 2-3

    人工智能框架的改进优化 人工智能框架的改进优化

    「仅限付费用户」点击下载“人工智能框架的改进优化.pptx”

    [19:18] 开始学习
  • 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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    [26:07] 开始学习
  • 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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    [19:20] 开始学习
  • 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

    「仅限付费用户」点击下载“计算机图像识别.pptx”

    [22:04] 开始学习
  • 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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    [21:10] 开始学习
  • 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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    [28:36] 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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    [20:29] 开始学习
  • 4-2

    Sigmoid函数的弱点及改进 Sigmoid函数的弱点及改进

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    [17:06] 开始学习
  • 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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    [26:49] 开始学习
  • 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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    [35:22] 开始学习
  • 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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    [31:19] 开始学习
  • 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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    [23:33] 开始学习
  • 5-2

    使用PyTorch框架编码实现MNIST手写数字识别 使用PyTorch框架编码实现MNIST手写数字识别程序

    「仅限付费用户」点击下载“使用PyTorch框架编码实现MNIST手写数字识别程序.pptx”

    [27:37] 开始学习
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