26-人工智能基础课

资源介绍

《26-人工智能基础课》是一套全面的人工智能学习资源，内容涵盖了从数学基础到深度学习框架下的神经网络等多个方面。课程以开篇词为起点，引导学习者逐步深入理解人工智能的核心概念。数学基础部分，详细讲解了线性代数、概率论、数理统计、信息论、最优化方法以及形式逻辑等，为后续的人工智能学习打下坚实的数学基础。机器学习部分，介绍了决策树、支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯方法、线性回归以及集成学习等经典算法，帮助学习者掌握机器学习的核心技巧。人工神经网络部分，从神经元与感知器开始，逐步讲解了多层感知器、径向基函数神经网络、自组织特征映射以及模糊神经网络等，深入剖析了神经网络的工作原理。深度学习部分，涉及了深度学习概述、深度学习中的优化与正则化、深度前馈网络、自编码器以及深度强化学习等，让学习者能够紧跟深度学习的最新发展。此外，还有深度学习框架下的神经网络，包括长短期记忆网络、生成式对抗网络、循环神经网络、卷积神经网络以及深度信念网络等，帮助学习者全面掌握深度学习的应用。资源中还包括了课外辅导和拓展阅读参考书，以及结束语，供学习者参考和巩固知识。