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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