一起学人工智能系列

该课程基于微软亚洲研究院开发的人工智能课程，合共15次课，讲述了人工智能的基础知识，以及和机器学习，深度学习的基本知识和算法，具体资料：点击进入

01. 人工智能基础

你知道什么是人工智能吗？实现人工智能需要什么技术？本课程会是该系列课程的开篇，你可以认识人工智能，掌握人工智能的应用场景，所需要的相关技术等。

课程内容地址：基础知识

ppt: 00-MLIntro.pdf

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02. 单变量线性回归

我们完成了机器学习的第一步，知道了什么是机器学习，接下来我们开始系统学习线性回归的知识。本次课程将会介绍单变量线性回归问题，并详细讲解梯度下降算法，神经网络法，以及梯度下降的三种形式。

课程内容地址: 单变量线性回归

ppt: 01-MLRegression1.pdf

代码：code/ch02/

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03. 多变量线性回归

我们完成了单变量线性回归的学习，我们进入多变量线性回归的学习，并讲解正规方程解法，神经网络解法，还有样本数据归一法。希望小伙伴能结合上周的课程，真正掌握线性回归的知识学习。

课程内容地址: 多变量线性回归

ppt: 02-MLRegression2.pdf

代码：code/ch03/

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04. 线性二分类

各位掌握了线性回归的知识。接下来我们会介绍线性分类的学习，你将会学习最基础的二分类知识。包括认识线性二分类，以及如果调用二分类函数，并通过神经网络实现线性二分类。

课程内容地址: 线性二分类

ppt: 03-LinearBinaryClassification.pdf

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05. 线性多分类

线性分类除了线性二分类，还有线性多分类的学习。通过线性多分类的学习，区分和二分类的不同，并介绍多分类函数。

课程内容地址: 线性多分类

ppt: 04-LinearMultiClassification.pdf

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06. 激活函数

在进入非线性系列，我们先介绍一下激活函数，它究竟有什么作用，要怎么实现激活函数，以及通过激活函数优化神经网络

课程内容地址: 激活函数

ppt: 05-ActivationFunction.pdf

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07. 非线性回归

基于单入单出的双层神经网络的非线性回归实现。

课程内容地址: 非线性回归

ppt: 06-NonlinearRegression.pdf

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08. 非线性分类

非线性二分类，多分类介绍。

课程内容地址: 非线性分类

ppt: 07-NonlinearClassicfication.pdf

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09. 机器学习知识相关汇总

小结 分类vs回归 线性vs非线性 神经网络等知识

ppt: 08-Review.pdf

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10. PyTorch基础

在前面的学习中，我们了解了机器学习、神经网络的概念和基本原理，学习了机器学习里面的线性二分类、线性多分类、非线性而分类、非线性多分类等知识。本节课程，我们将在此基础上，引入深度学习框架——PyTorch。它是一种简洁高效、易于安装及上手的深度学习框架。

课程内容地址: PyTorch 基础知识介绍

代码：code/ch10/

ppt: 09-PyTorch.pdf

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11. 深度学习

探讨深度学习的一些细节，如权重矩阵初始化、梯度下降优化算法、批量归一化等高级知识

课程内容地址: 深度学习

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ppt: 10-DeepLearning.pdf

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12. 模型应用与部署

开放式神经网络交换（Open Neural Network Exchange，简称ONNX）介绍，将通过实际案例，向大家介绍如何测试生成的训练模型 和 ONNX 模型，并展示如何将其直接部署到不同终端

课程内容地址: 模型应用与部署

代码：code/ch12/

ppt: 11-ModelInferenceAndDeployment.pdf

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13. 卷积神经网络

卷积神经网络是深度学习中的一个里程碑式的技术，有了这个技术，才会让计算机有能力理解图片和视频信息，才会有计算机视觉的众多应用。在本部分的学习中，将会逐步介绍卷积的前向计算、卷积的反向传播、池化的前向计算与反向传播，然后用代码实现一个卷积网络并训练一些实际数据。

课程内容地址: 卷积神经网络

代码：code/ch13/

ppt: 12-ConvolutionalNeuralNetworks.pdf

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14. 循环神经网络

循环神经网络实际上前馈全连接神经网络的一种扩展，如果你已经掌握了全连接神经网络中的算法、公式推导等知识，那么学习循环神经网络会很容易。在普通循环神经网络部分，将先介绍只有两个时间步的网络，然后扩展到四个时间步，通过软件工程的抽象，进一步扩展到通用的网络模型。然后介绍不定长时序循环神经网络、深度循环神经网络、双向循环神经网络。通过这一部分的学习，使读者对于循环神经网络的基本原理有透彻的理解。在高级循环神经网络部分，将介绍LSTM、GRU、序列到序列的模型的原理，为以后学习自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）打下坚实的基础。

课程内容地址: 循环神经网络

代码：code/ch14/

ppt: 13-RecurrentNeuralNetwork.pdf

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15. 网络优化

随着网络的加深，训练变得越来越困难，时间越来越长，原因：参数多/数据量大/梯度消失/损失函数坡度平缓等，为了解决这些问题，科学家们在深入研究网络表现的前提下，发现在下面这些方向上经过一些努力，可以给深度网络的训练带来或多或少的改善，权重矩阵初始化/批量归一化/梯度下降优化算法/自适应学习率算法

课程内容地址: 网络优化

ppt: 14-NetworkOptimization.pdf

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