【第一阶段】4-人工智能总览、应用与前沿【课程内容】人工智能技术和应用场景的介绍。常见人工智能的算法，主流的应用构建方法。主流机器学习框架介绍，针对机器学习场景能够更好的应用相关工具进行分析与处理。【实战部分】鸢尾花分类实战、分类预测实战、回归预测实战。【课程目标】人工智能技术和应用场景的了解，形成系统化的人工智能技术栈。主流机器学习框架介绍,针对机器学习场景能够更好的应用相关工具进行分析与处理；通过实例对人工智能分析方法和流程有直观了解，为后续课程打下基础。【第一阶段】5-机器学习的数学基础-数学分析【课程内容】将复杂的数学理论进行梳理，将机器学习中用到的数学基础由浅入深进行详细的梳理与讲解。主要涉及矩阵、导数、概率相关内容。【实战部分】手写识别实战、文本降维实战。【课程目标】掌握和了解人工智能技术底层数学理论支撑；概率论，矩阵和凸优化的介绍，相应算法设计和原理；凸优化理论，流优化手段SGD，牛顿法等优化方法。【第一阶段】6-特征工程和结果可视化【课程内容】主流python数据预处理库、原始数据特征构建。特征选择、构建新特征，缺失值填充等特征工程方法。【实战部分】Scikit-learn特征工程，网格搜索。深度人工智能学院师资力量雄厚，来自众多大厂的工程师担任讲师。青海人工智能培训视频
这里需要说明的是，神经元中的激励函数，并不限于我们前面提到的阶跃函数、Sigmod函数，还可以是现在深度学习常用的ReLU（RectifiedLinearUnit）和sofmax等。简单来说，神经网络的学习过程，就是通过根据训练数据，来调整神经元之间的连接权值（connectionweight）以及每个功能神经元的输出阈值。换言之，神经网络需要学习的东西，就蕴含在连接权值和阈值之中。误差逆传播算法对于相对复杂的前馈神经网络，其各个神经元之间的链接权值和其内部的阈值，是整个神经网络的灵魂所在，它需要通过反复训练，方可得到合适的值。而训练的抓手，就是实际输出值和预期输出值之间存在着“误差”。在机器学习中的“有监督学习”算法里，在假设空间中，构造一个决策函数f，对于给定的输入X，由f(X)给出相应的输出Y，这个实际输出值Y和原先预期值Y’可能不一致。于是，我们需要定义一个损失函数（lossfunction），也有人称之为代价函数（costfunction）来度量这二者之间的“落差”程度。这个损失函数通常记作L(Y,Y)=L(Y,f(X))，为了方便起见，这个函数的值为非负数（请注意：这里的大写Y和Y’，分别表示的是一个输出值向量和期望值向量，它们分别包括多个不同对象的实际输出值和期望值）。江苏人工智能培训方法深度人工智能学院试听课程。
感知机的训练法则感知机的学习规则：对于训练样例（x，y）（需要注意的是，这里粗体字x表示训练集），若当前感知机的实际输出y’，假设它不符合预期，存在“落差”，那么感知机的权值依据如公式规则调整：其中，η∈(0,1)称为学习率(learningrate)这里需要注意的是，学习率η的作用是“缓和”每一步权值调整强度的。它本身的大小，也是比较难以确定的。如果η太小，网络调参的次数就太多，从而收敛很慢。如果η太大，容易错过了网络的参数的较优解。因此，合适的η大小，在某种程度上，还依赖于人工经验。感知机的表征能力1969年，马文·明斯基和西摩尔·派普特（SeymourPapert）在出版了《感知机：计算几何简介”》一书[2],书中论述了感知机模型存在的两个关键问题：（1）单层的神经网络无法解决不可线性分割的问题，典型例子如异或门电路（XORCircuit）；（2）更为严重的问题是，即使使用当时较先进的计算机，也没有足够计算能力，完成神经网络模型所需要的超大的计算量（比如调整网络中的权重参数）。
比如，对于一张爱因斯坦的照片，我可以学习n个不同的卷积和函数，然后对这个区域进行统计。可以用不同的方法统计，比如着重统计中间，也可以着重统计周围，这就导致统计的和函数的种类多种多样，为了达到可以同时学习多个统计的累积和。上图中是，如何从输入图像怎么到后面的卷积，生成的响应map。首先用学习好的卷积和对图像进行扫描，然后每一个卷积和会生成一个扫描的响应图，我们叫responsemap，或者叫featuremap。如果有多个卷积和，就有多个featuremap。也就说从一个开始的输入图像（RGB三个通道）可以得到256个通道的featuremap，因为有256个卷积和，每个卷积和表示一种统计抽象的方式。在卷积神经网络中，除了卷积层，还有一种叫池化的操作。池化操作在统计上的概念更明确，就是一个对一个小区域内求平均值或者求max值的统计操作。带来的结果是，如果之前我输入有两个通道的，或者256通道的卷积的响应featuremap，每一个featuremap都经过一个求max的一个池化层，会得到一个比原来featuremap更小的256的featuremap。深度人工智能学院包就业，学不会退学费。
利用链式法则，反向模式微分方法就能避免冗余对所有路径只求一次导数，加快了运行速度！BP算法把网络权值纠错的运算量,从原来的与神经元数目的平方成正比，下降到只和神经元数目本身成正比。其功劳，正是得益于这个反向模式微分方法节省的计算冗余。误差反向传播误差反向传播通过梯度下降算法，迭代处理训练集中的样例，一次处理一个样例。对于样例d，如果它的预期输出和实际输出有“误差”，BP算法抓住这个误差信号Ld，以“梯度递减”的模式修改权值。也就是说，对于每个训练样例d，权值wji的校正幅度为Δwji（需要说明的是，wji和wij其实都是同一个权值，wji表示的是神经元j的第i个输入相关的权值，这里之所以把下标“j”置于“i”之前，表示这是一个反向更新过程而已）：在这里，Ld表示的是训练集中样例d的误差，分解到输出层的所有输出向量，Ld可表示为：其中：yj表示的是第j个神经单元的预期输出值。y'j表示的j个神经单元的实际输出值。outputs的范围是网络较后一层的神经元集和。深度人工智能学院tensorflow架构课程。贵州哪里人工智能培训
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【第三阶段】12-大数据机器学习框架SparkMLlib【课程内容】以大数据主流分析框架为例，Spark内核架构，计算模型和原理，了解分布式机器学习原理，能够处理和解决大规模数据分析预处理和模型训练。【实战部分】电影推荐案例【课程目标】大数据机器学习主流分析框架，内核架构，计算模型和原理。了解和掌握Spark框架上的机器学习库MLlib的算法原理，核心数据抽象，以及应用MLlib。通过实战电影推荐演练，同时学习推荐系统算法和原理。【第四阶段】13-深度学习-基础【课程内容】深度学习主要概念，激励函数，超参数等，BP神经网络基础，卷积，Pooling，Dropout等方法和原理，深度学习应用场景，经典深度学习网络结构等。【实战部分】MINIST手写识别案例电影评论文本分类案例、评论文本情感分析案例【课程目标】了解深度学习主要概念，激励函数等，以及BP神经网络基础，学习卷积，Pooling，Dropout等方法和原理，了解和掌握深度学习和经典深度学习网络结构等。青海人工智能培训视频
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