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课程时长 20小时39分钟
学习期限 12 个月 退款期限 30 天
市场价格 ￥348.00 会员价格 ￥278.00
难度级别 初级 学习人次 167 综合评分 4.1
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第1章 课程导学
- 1-1 《想要入门AI的同学都应该看一看》课程导学 试听18分钟04秒
第2章 机器学习与神经网络简介
- 2-1 机器学习简介 试听22分钟08秒
- 2-2 神经网络简介11分钟24秒
- 2-3 神经网络的训练16分钟13秒
第3章 Tensorflow.js 简介
- 3-1 Tensorflow.js 简介28分钟08秒
- 3-2 安装 Tensoflow.js19分钟07秒
- 3-3 为何要用 Tensor14分钟55秒
第4章 线性回归
- 4-1 线性回归任务简介 试听23分钟41秒
- 4-2 准备、可视化训练数据14分钟56秒
- 4-3 定义模型结构：单层单个神经元组成的神经网络13分钟30秒
- 4-4 损失函数：均方误差15分钟55秒
- 4-5 优化器：随机梯度下降29分钟01秒
- 4-6 训练模型并可视化训练过程27分钟48秒
- 4-7 进行预测29分钟30秒
第5章 归一化
- 5-1 归一化任务简介20分钟10秒
- 5-2 归一化训练数据16分钟31秒
- 5-3 训练、预测、反归一化22分钟17秒
第6章 逻辑回归
- 6-1 逻辑回归任务简介24分钟38秒
- 6-2 加载二分类数据24分钟36秒
- 6-3 定义模型结构：带有激活函数的单个神经元22分钟46秒
- 6-4 损失函数：对数损失（log loss）26分钟23秒
- 6-5 训练模型并可视化训练过程16分钟47秒
- 6-6 进行预测12分钟05秒
- 6-7 （选修）二分类数据集生成函数源码剖析27分钟18秒
第7章 多层神经网络
- 7-1 多层神经网络任务简介22分钟12秒
- 7-2 加载 XOR 数据集10分钟52秒
- 7-3 定义模型结构：多层神经网络15分钟25秒
- 7-4 训练模型并预测15分钟11秒
第8章 多分类
- 8-1 任务简介、主要步骤、前置条件23分钟29秒
- 8-2 加载iris数据集（训练集与验证集）13分钟25秒
- 8-3 定义模型结构：带有softmax的多层神经网络17分钟16秒
- 8-4 训练模型：交叉熵损失函数与准确度度量27分钟42秒
- 8-5 多分类预测方法16分钟22秒
- 8-6 （选修）IRIS数据集生成函数源码剖析27分钟58秒
- 8-7 （选修）IRIS 数据集生成函数源码剖析25分钟49秒
第9章 欠拟合与过拟合
- 9-1 欠拟合与过拟合任务简介23分钟18秒
- 9-2 加载带有噪音的二分类数据集29分钟43秒
- 9-3 使用简单神经网络演示欠拟合10分钟15秒
- 9-4 使用复杂神经网络演示过拟合23分钟16秒
- 9-5 过拟合应对法：早停法、权重衰减、丢弃法18分钟31秒
第10章 使用卷积神经网络（CNN）识别手写数字
- 10-1 使用卷积神经网络识别手写数字任务简介21分钟47秒
- 10-2 加载 MNIST 数据集23分钟04秒
- 10-3 定义模型结构：卷积神经网络18分钟59秒
- 10-4 训练模型12分钟26秒
- 10-5 进行预测25分钟30秒
第11章 使用预训练模型进行图片分类
- 11-1 使用预训练模型进行图片分类任务简介24分钟11秒
- 11-2 加载 MobileNet 模型24分钟14秒
- 11-3 进行预测17分钟28秒
第12章 基于迁移学习的图像分类器：商标识别
- 12-1 基于迁移学习的图像分类器：商标识别任务简介19分钟25秒
- 12-2 加载商标训练数据并可视化26分钟50秒
- 12-3 定义模型结构：截断模型+双层神经网络11分钟16秒
- 12-4 迁移学习下的模型训练27分钟43秒
- 12-5 迁移学习下的模型预测23分钟21秒
第13章 使用预训练模型进行语音识别
- 13-1 使用预训练模型进行语音识别任务简介20分钟01秒
- 13-2 加载预训练语音识别模型11分钟57秒
- 13-3 进行语音识别24分钟04秒
第14章 基于迁移学习的语音识别器：声控轮播图
- 14-1 基于迁移学习的语音识别器：声控轮播图22分钟30秒
- 14-2 在浏览器中收集中文语音训练数据10分钟35秒
- 14-3 语音识别迁移学习的训练和预测13分钟27秒
- 14-4 语音训练数据的保存和加载13分钟08秒
- 14-5 声控轮播图28分钟41秒
第15章 Python 与 JavaScript 模型互转
第16章 课程总结
授课教师
Web前端工程师