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歡迎大家來到深度學(xué)習(xí)的世界，我是梗直哥，從今天起《深度學(xué)習(xí)公開課》的專欄正式開始更新！在這門課程中，你將能夠系統(tǒng)的學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)各方面的知識。如果你對人工智能感興趣，卻苦于入門無路，對復(fù)雜的數(shù)學(xué)或者編程望而生畏的話，那么這門課就是你的菜了。歡迎加個關(guān)注，跟著梗直哥開啟深度學(xué)習(xí)的旅程吧！

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專欄更新計劃

課程目錄在下方（后續(xù)更新過程中內(nèi)容或有增改），計劃每天更新一節(jié)。希望小伙伴多多點贊支持！

學(xué)習(xí)過程中遇到問題，歡迎評論區(qū)留言交流。學(xué)習(xí)交流群V：gengzhige99

專欄內(nèi)容也會同步更新到這里：

公眾號：梗直哥

Github-梗直哥：https://github.com/Gengzhige

專欄目錄

Chapter-01?歡迎來到深度學(xué)習(xí)的世界

??1-1?為什么要學(xué)機器學(xué)習(xí)

??1-2 機器是怎么學(xué)習(xí)的

??1-3 機器學(xué)習(xí)解決哪些問題

??1-4 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)怎么選

??1-5 深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程

??1-6 深度學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用

??1-7 深度學(xué)習(xí)路線圖

??1-8 本門課程的主要特點

??1-9 本章小結(jié)

Chapter-02?數(shù)學(xué)知識回顧

??2-1 線性代數(shù)

??2-2 微積分

??2-3 概率

Chapter-03?環(huán)境安裝和工具使用

??3-1 [CUDA+Anaconda]深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置

??3-2 conda實用命令

??3-3 [Jupyter Notebook]快速上手

??3-4 深度學(xué)習(xí)庫Pytorch安裝

Chapter-04?淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

??4-1 從線性模型講起

??4-2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理

??4-3 分類問題

??4-4 線性回歸代碼實現(xiàn)

??4-5 多分類問題代碼實現(xiàn)

Chapter-05?深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

??5-1 多層感知機

??5-2 多層感知機代碼實現(xiàn)

??5-3 前向傳播和反向傳播

??5-4 常見問題及對策

??5-5 正則化

??5-6 Dropout

??5-7 梯度消失和梯度爆炸

??5-8 模型文件的讀寫

Chapter-06?梯度下降算法及其變體

??6-1 最優(yōu)化理論

??6-2 損失函數(shù)性質(zhì)

??6-3 梯度下降

??6-4 隨機梯度下降

??6-5 小批量隨機梯度下降

??6-6 動量法

??6-7 AdaGrad算法

??6-8 RMSProp算法

??6-9 Adadelta

??6-10 Adam算法

??6-11 學(xué)習(xí)率調(diào)度器

Chapter-07?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

??7-1 卷積層

??7-2 圖像卷積

??7-3 常用操作

??7-4 池化層

??7-5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

Chapter-08?復(fù)雜卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

??8-1 AlexNet

??8-2 VGGNet

??8-3 GoogLeNet

??8-4 批量規(guī)范化

??8-5 ResNet

??8-6 DenseNet

Chapter-09?循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

??9-1 序列建模

??9-2 文本數(shù)據(jù)預(yù)處理

??9-3 語言模型

??9-4 統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)集構(gòu)造

??9-5 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

Chapter-10?復(fù)雜循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

……

Chapter-11?注意力機制

……

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1-1?為什么要學(xué)機器學(xué)習(xí)？

機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個重要分支，深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)中非常重要和核心的子領(lǐng)域。它是一種計算機程序自動提升自己的能力的方法。它允許計算機在沒有明確的編程的情況下進(jìn)行學(xué)習(xí)，并能夠從數(shù)據(jù)中自動識別規(guī)律、預(yù)測未來趨勢，從而提高自身的性能。

機器學(xué)習(xí)在生活中的應(yīng)用非常廣泛，例如：

• 搜索引擎：機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助搜索引擎更好地理解用戶的查詢意圖，并提供更準(zhǔn)確、更有價值的搜索結(jié)果。

• 語音識別：機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助計算機識別人類語音，并將其轉(zhuǎn)化為文本。這個技術(shù)在語音助手、自然語言處理等應(yīng)用中得到廣泛應(yīng)用。

• 圖像識別：機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助計算機識別圖像中的物體、人臉等信息，并進(jìn)行分類、標(biāo)注等操作。這個技術(shù)在視頻監(jiān)控、智能手機等應(yīng)用中得到廣泛應(yīng)用。

學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)有很多好處：

首先，機器學(xué)習(xí)是當(dāng)今人工智能發(fā)展的熱門領(lǐng)域，在各種行業(yè)中都有廣泛應(yīng)用。掌握機器學(xué)習(xí)技能可以為你的職業(yè)發(fā)展打下堅實的基礎(chǔ)，并為你的職業(yè)生涯開拓更多的發(fā)展機會。

其次，學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)可以幫助你更好地理解當(dāng)今世界發(fā)展的趨勢。機器學(xué)習(xí)技術(shù)正在改變?nèi)祟惿畹姆椒矫婷?，它正在幫助我們更好地處理大量的?shù)據(jù)、提高工作效率、改善決策質(zhì)量等。了解機器學(xué)習(xí)的原理和應(yīng)用，可以幫助你更好地理解這些變化，并為你的未來規(guī)劃做出更明智的決策。

此外，學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)還可以幫助你提升自己的計算機科學(xué)素養(yǎng)。機器學(xué)習(xí)是計算機科學(xué)的一個重要領(lǐng)域，它涉及到數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)等多種學(xué)科。通過學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)，你可以提升自己的計算機科學(xué)知識，并為你的職業(yè)生涯打下堅實的基礎(chǔ)。

總的來說，學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)是一個值得投入的技能，它可以為你的職業(yè)發(fā)展和未來規(guī)劃帶來巨大的幫助。如果你對計算機科學(xué)、人工智能有興趣，或者希望在當(dāng)今快速發(fā)展的科技領(lǐng)域中發(fā)揮作用，學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)是一個不錯的選擇。

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在學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的過程中，你需要掌握一些基礎(chǔ)知識，例如線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學(xué)等。需要了解機器學(xué)習(xí)的基本原理和常用模型，例如感知機、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。還需要學(xué)會使用常用的機器學(xué)習(xí)工具和框架，例如TensorFlow、Scikit-learn 等。

學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)是一個持續(xù)的過程，需要不斷加深對基礎(chǔ)知識的理解，并不斷學(xué)習(xí)新的技術(shù)和方法。你可以通過讀書、參加培訓(xùn)課程、參加在線課程、完成項目來提升自己的機器學(xué)習(xí)能力。當(dāng)然，最簡單的方法就是跟著梗直哥來學(xué)習(xí)，簡單、有趣、系統(tǒng)、全面，可以節(jié)約你的大量時間，少走彎路。

一句話，學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)是一個有價值的投資，它可以幫助你的職業(yè)生涯取得成功，并為你的未來規(guī)劃做出明智的決策。如果你對機器學(xué)習(xí)感興趣，不妨踏踏實實地開始學(xué)習(xí)，為自己的未來打下堅實的基礎(chǔ)。

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機器學(xué)習(xí)很多概念是學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，對機器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)知識和代碼不熟悉的同學(xué)可以先來補補課——機器學(xué)習(xí)必修課