介绍
人工神经网络（ANN）如同人脑一样，通过检测大量信息中的模式来学习。它们是灵活的、数据处理的机器，能够进行预测和决策。
事实上，最优秀的神经网络在一些任务上已经超越了人类，例如象棋和癌症诊断。在本课程中，您将通过实践实验来剖析人工神经网络的内部机制，而无需进行复杂的数学计算。这将培养您对于神经网络适合解决的问题类型的直觉。到课程结束时，您将准备好深入研究算法，或者自己构建一个神经网络。
主题涵盖
- 人工智能： 介绍人工智能的基本概念和发展历程。
- 分类： 探讨分类问题及其在人工神经网络中的应用。
- 反向传播： 解释神经网络中常用的反向传播算法，用于训练网络。
- 逻辑门： 如何使用神经网络构建逻辑门，实现逻辑运算。
- 卷积网络： 深入了解卷积神经网络（CNN），并探讨其在计算机视觉领域的应用。
- 梯度下降： 介绍梯度下降算法，用于调整神经网络中的参数以最小化损失函数。
- 计算机视觉： 研究神经网络在计算机视觉任务中的应用，如图像分类和目标检测。
- 激活函数： 探讨常见的激活函数，如sigmoid、ReLU等，以及它们在神经网络中的作用。
- 通用逼近： 神经网络作为通用函数逼近器的理论基础，以及其在实践中的应用。
通过这些主题的学习，您将逐步掌握人工神经网络的基本原理和应用技巧，为进一步深入学习或构建自己的神经网络打下坚实基础。
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