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。

如何快速入门人工智能？

人工智能知识量大

难点：

如何快速高效、深入浅出的理解学习？

不用急：

《30天入门人工智能》课程，帮你快速高效的入门。

《30天入门人工智能》课程体系

从入门→基础→改进→常识→深入→技巧，

6个环节，环环紧扣，一步步讲解各个环节中需要的基础

课程面向人群

①就业

人群：在校学生（专科/本科/研究生及以上）

目标：加强基础知识点，为就业做准备，在求职面试阶段理清思路

②转行

人群：职场新人（程序员/产品经理/项目管理等）

目标：了解基础知识，为工作做准备，成为转行储备军

③兴趣

人群：申请行业爱好者

目标：学习AI基础，了解行业动态

④创业

人群：技术负责人/CTO

目标：技术驱动方向，利用本身特点结合落地

课程6大章节详情

章节1：入门（2节课）

学习目标：了解人工智能快速发展的背景，以及如何快速学习？

第一节人工智能入门知识点介绍

第二节《30天入门人工智能》学习指南

章节2：基础（4节课）

学习目标：掌握深度学习网络、神经网络训练背后的逻辑

第一节深度学习基础算法与逻辑输出

第二节初级神经网络入门讲解

第三节浅层神经网络入门指南

第四节深度神经网络入门学习

章节3：改进（6节课）

学习目标：了解神经网络训练的协同问题，以及如何改进的方式

第一节深度学习网络的协同问题

第二节深度学习优化：Mini-Batch梯度下降参数初始化

第三节中间优化：激活函数

第四节中间优化：网络同一批次化训练衰减

第五节输出层优化：softmax分类器

第六节输出层优化：多任务学习与多目标优化

章节4：常识（7节课）

学习目标：掌握经典神经网络，从简单到复杂转变的过程

第一节人工智能核心基础：卷积神经网络（上）

第二节人工智能核心基础：卷积神经网络（下）

第三节经典神经网络讲解：LeNet-5

第四节经典神经网络讲解：Alexnet

第五节经典神经网络讲解：VGG-16

第六节经典神经网络讲解：Resnet

第七节经典神经网络讲解：Inception

章节5：深入（7节课）

学习目标：掌握重要的目标检测知识

第一节目标检测基础算法讲解与实现（上）

第二节目标检测基础算法讲解与实现（下）

第三节YOLOv3目标检测算法的原理及实现（上）

第四节YOLOv3目标检测算法的原理及实现（下）

第五节Faster-RCNN目标检测算法的原理及实现（上）

第六节Faster-RCNN目标检测算法的原理及实现（下）

第七节项目实战评估：贝叶斯误差&网络评价

章节6：技巧（5节课）

学习目标：学习日常工作中的一些技巧知识点

第一节网络训练技巧1：数据增强及设计

第二节网络训练技巧2：错误分析及错误点修正

第三节网络训练技巧3：过拟合欠拟合&梯度爆炸&梯度消失

第四节网络训练技巧4：正则化技术&Dropout

第五节项目实战评估：贝叶斯误差&网络评价

课程内容：

01、第一章第一节《人工智能基础入门指南》.mp4

02、第一章第二节《30天入门人工智能》学习指南.mp4

03、第二章第一节《神经网络从输入到输出》.mp4

04、第二章第二节《初级神经网络入门指南》.mp4

05、第二章第三节《浅层神经网络入门指南》.mp4

06、第二章第四节《深度神经网络&迁移学习》.mp4

07、第三章第一节输入端优化1:数据增强&归一化.mp4

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

09、第三章第三节中间层优化1:激活函数.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

15、第四章第三节经典卷积神经网络1enet-5.mp4

16、第四章第四节经典卷积神经网络2:Alexnet.mp4

17、第四章第五节经典卷积神经网络3:Vgg-16.mp4

18、第四章第六节改进卷积神经网络1:Resnet.mp4

19、第四章第七节改进卷积神经网络2:Inception.mp4

20、第五章第一节目标检测算法的背景与分类.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

23、第五章第四节YOLOv4算法的原理及实现(上).mp4

24、第五章第五节YOLOv4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

27、第六章第一节网络训练技巧1:数据集选择及设计.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

29、6.3网络训练问题:欠&过拟合&梯度爆炸&消失.mp4

30、6.4过拟合消除技巧2正则化&dropout.mp4

31、第六章第五节项目训练评判:贝叶斯误差及网络评判.mp4

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