深度学习是现代科技皇冠上的明珠，当你决定踏上这条道路时，往往会因为选择哪个框架而感到困惑。选择了一个热门的框架后，你又可能会因为难度而感到沮丧，就像武侠小说中的初学者，没有深厚的内功，就无法驾驭顶尖的兵器。其实，这些框架就像是内功秘籍，当你内功小成时，这些工具便能轻松驾驭。神经网络是深度学习的基础，而我们的课程《自己动手搭建神经网络》将帮助新手从零开始，亲手搭建神经网络，掌握深度学习的初级核心能力。
这门课程使用Python作为开发环境，仅需安装Canaconda和PyCharm。课程中会以你熟悉的电路知识作为起点，帮助理解神经网络的基本构造。我们会一步步带你搭建神经网络，从识别手写数字开始，即使是从未接触过人工智能的新手，也能轻松完成。
人类如何认识世界？以识别猫为例，课程详细讲解了深度学习的原理。我们将从人类的神经元开始，通过与门电路讲解神经元的基本概念，并拓展到与非门、或门、异或门的实现，模拟神经网络的学习过程。在此基础上，课程还教你实现神经网络的激活函数，进行矩阵运算，最终搭建出一个能够用于实际应用的神经网络。
1-1 自己动手搭建神经网络课程宣传.mp4
1-2 课程介绍和开发环境.mp4
1-3 从人脑识别猫开始.mp4
1-4 神经元.mp4
1-5 神经网络的术语.mp4
1-6 与门电路的代码.mp4
1-7 权重参数和偏置项.mp4
1-8 数组输入与门.mp4
1-9 概念小结.mp4
2-1 与非门.mp4
2-2 或门.mp4
2-3 异或门分析.mp4
2-4 异或门代码.mp4
2-5 电路模拟神经网络.mp4
3-1 激活函数登场.mp4
3-2 制作函数图像.mp4
3-3 sigmoid.mp4
3-4 relu.mp4
4-1 一维数组.mp4
4-2 矩阵.mp4
4-3 广播和内积运算.mp4
5-1 神经网络的符号.mp4
5-2 神经网络输入层到第1层.mp4
5-3 第1层神经网络的激活.mp4
5-4 神经网络第2层.mp4
5-5 神经网络第3层.mp4
5-6 搭建神经网络代码小结.mp4
5-7 softmax详解.mp4
6-1 准备手写数字图像.mp4
6-2 把像素作为神经网络的输入信号.mp4
6-3 使用训练好的模型.mp4
6-4 调整代码.mp4
6-5 识别数字图片.mp4
7-1 制作界面.mp4
7-2 按钮事件.mp4
课程资料.zip
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