30天AI系统入门课：建立完整的AI知识体系，成功转行AI领域,月入15K+成常态

这是一套为零基础学习者设计的30天人工智能系统入门课程，通过六大章节环环相扣的教学体系，从AI基础概念、神经网络原理到经典网络架构、目标检测算法及实战技巧，完整覆盖深度学习核心知识，结合YOLO、Faster-RCNN等实战项目，帮助学员建立完整的AI知识体系，为就业、转行或创业提供扎实的技术基础。如何快速入门人工智能？人工智能知识量大难点：如何快速高效、深入浅出的理解学习？不用急：《30天入门人工智能》课程，帮你快速高效的入门。《30天入门人工智能》课程体系从入门→基础→改进→常识→深入→技巧，6个环节，环环紧扣，一步步讲解各个环节中需要的基础课程面向人群①就业人群：在校学生（专科/本科/研究生及以上）目标：加强基础知识点，为就业做准备，在求职面试阶段理清思路②转行人群：职场新人（程序员/产品经理/项目管理等）目标：了解基础知识，为工作做准备，成为转行储备军③兴趣人群：申请行业爱好者目标：学习AI基础，了解行业动态④创业人群：技术负责人/CTO目标：技术驱动方向，利用本身特点结合落地课程6大章节详情章节1：入门（2节课）学习目标：了解人工智能快速发展的背景，以及如何快速学习？第一节人工智能入门知识点介绍第二节《30天入门人工智能》学习指南章节2：基础（4节课）学习目标：掌握深度学习网络、神经网络训练背后的逻辑第一节深度学习基础算法与逻辑输出第二节初级神经网络入门讲解第三节浅层神经网络入门指南第四节深度神经网络入门学习章节3：改进（6节课）学习目标：了解神经网络训练的协同问题，以及如何改进的方式第一节深度学习网络的协同问题第二节深度学习优化：Mini-Batch梯度下降参数初始化第三节中间优化：激活函数第四节中间优化：网络同一批次化训练衰减第五节输出层优化：softmax分类器第六节输出层优化：多任务学习与多目标优化章节4：常识（7节课）学习目标：掌握经典神经网络，从简单到复杂转变的过程第一节人工智能核心基础：卷积神经网络（上）第二节人工智能核心基础：卷积神经网络（下）第三节经典神经网络讲解：LeNet-5第四节经典神经网络讲解：Alexnet第五节经典神经网络讲解：VGG-16第六节经典神经网络讲解：Resnet第七节经典神经网络讲解：Inception章节5：深入（7节课）学习目标：掌握重要的目标检测知识第一节目标检测基础算法讲解与实现（上）第二节目标检测基础算法讲解与实现（下）第三节YOLOv3目标检测算法的原理及实现（上）第四节YOLOv3目标检测算法的原理及实现（下）第五节Faster-RCNN目标检测算法的原理及实现（上）第六节Faster-RCNN目标检测算法的原理及实现（下）第七节项目实战评估：贝叶斯误差&网络评价章节6：技巧（5节课）学习目标：学习日常工作中的一些技巧知识点第一节网络训练技巧1：数据增强及设计第二节网络训练技巧2：错误分析及错误点修正第三节网络训练技巧3：过拟合欠拟合&梯度爆炸&梯度消失第四节网络训练技巧4：正则化技术&Dropout第五节项目实战评估：贝叶斯误差&网络评价课程内容：01、第一章第一节《人工智能基础入门指南》.mp402、第一章第二节《30天入门人工智能》学习指南.mp403、第二章第一节《神经网络从输入到输出》.mp404、第二章第二节《初级神经网络入门指南》.mp405、第二章第三节《浅层神经网络入门指南》.mp406、第二章第四节《深度神经网络&迁移学习》.mp407、第三章第一节输入端优化1:数据增强&归一化.mp408、第三章第二节输入端优化2:梯度下降&参数随机初始化.mp409、第三章第三节中间层优化1:激活函数.mp410、第三章第四节中间层优化2:网络归一化&学习率袁减.mp411、第三章第五节输出端优化1:softmax多分类器.mp412、第三章第六节输出端优化2:多任务学习&端到端学习.mp413、第四章第一节人工智能核心基础:卷积神经网络(上).mp414、第四章第二节人工智能核心基础:卷积神经网络(下).mp415、第四章第三节经典卷积神经网络1enet-5.mp416、第四章第四节经典卷积神经网络2:Alexnet.mp417、第四章第五节经典卷积神经网络3:Vgg-16.mp418、第四章第六节改进卷积神经网络1:Resnet.mp419、第四章第七节改进卷积神经网络2:Inception.mp420、第五章第一节目标检测算法的背景与分类.mp421、第五章第二节YOLOv3相关算法的原理及实现(上).mp422、第五章第三节YOLOv3相关算法的原理及实现(下).mp423、第五章第四节YOLOv4算法的原理及实现(上).mp424、第五章第五节YOLOv4算法的原理及实现(下).mp425、5.6Faster-RCNN算法的原理及实现(上).mp426、5.7Faster-RCNN算法的原理及实现(下).mp427、第六章第一节网络训练技巧1:数据集选择及设计.mp428、第六章第二节网络训练技巧2:错误分析及错误标签修正.mp429、6.3网络训练问题:欠&过拟合&梯度爆炸&消失.mp430、6.4过拟合消除技巧2正则化&dropout.mp431、第六章第五节项目训练评判:贝叶斯误差及网络评判.mp4