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解锁人工智能的核心/│ ├── 1-机器学习理论&常见任务/│ │ ├── 第1章 周介绍和课程安排/│ │ ├── 第2章 机器学习基础/│ │ ├── 第3章 机器学习特征/│ │ ├── 第4章 机器学习常见任务/│ │ └── 附件/│ ├── 2-评估目标与优化目标/│ │ ├── 第1章 机器学习评估指标/│ │ ├── 第2章 机器学习优化目标/│ │ └── 附件/│ └── 3-机器学习模型实践/│ ├── 第1章 逻辑回归模型原理与实战/│ └── 附件/├── 第6周 神经网络 - 处理和学习复杂的数据/│ ├── 1-单层神经网络原理与实践/│ │ ├── 第1章 周课程整体介绍与安排/│ │ ├── 第2章 生物神经网络原理/│ │ ├── 第3章 感知器与梯度反向传播/│ │ └── 附件/│ ├── 2-多层神经网络原理与实践/│ │ ├── 第1章 多层感知器与反向传播算法/│ │ ├── 第2章 多层神经网络案例实践/│ │ └── @优库it资源网ukoou.com│ │ └── 附件/│ └── 3-序列神经网络/│ ├── 第1章 序列预测问题与RNN模型/│ ├── 第2章 长短时记忆网络与门控循环单元/│ └── 附件/├── 第7周 卷积神经网络（CNN）-处理具有网格结构数据的任务/│ ├── 1-卷积神经网络基础/│ │ ├── 第1章 周课程整体介绍与安排/│ │ ├── 第2章 卷积神经网络基础/│ │ ├── 第3章 卷积与全连接的比较/│ │ └── 附件/│ └── 2-典型卷积神经网络模型/│ ├── 第1章 卷积与池化反向传播/│ ├── 第2章 典型卷积神经网络模型/│ └── 附件/├── 第8周 深度学习优化-使用深层神经网络来解决复杂的任务/│ ├── 1-参数初始化+激活函数/│ │ ├── 第1章 周课程整体介绍与安排/│ │ ├── 第2章 深度学习优化：标准化/│ │ ├── 第3章 深度学习优化：泛化与正则化/│ │ └── 附件/│ ├── 2-标准化方法+正则化/│ │ ├── 第1章 标准化方法/│ │ ├── 第2章 正则化/│ │ └── 附件/│ └── 3-学习率与最优化方法/│ ├── 第1章 学习率与最优化方法/│ └── 附件/├── 第9周 数据获取、整理与应用 - 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发表于 2025-1-2 21:06
