《神经网络与深度学习》11概率图模型，书籍配套PPT在线阅读，可下载

普大帝

介于本内容在公众号发表后，有很多老师私下向我们求取该内容PPT，所以今天决定将此内容在数学中国公开阅览，并提供下载，希望能对各位老师提供一定的帮助。
本次将提供机器学习概述部分的阅览与下载，在线阅读请点此链接查看：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzEyMzg4MA==&mid=2649467374&idx=3&sn=dafbcad6c68b14411a4941077a2f6e86&chksm=bec1cba989b642bf71c2f57b7226e33f3ca828329f64491d3faadd77549f0615559b55b9c1f9&token=1893593964&lang=zh_CN#rd


, o5 V" O2 a5 @, O2 R; [0 z

近年来，以机器学习、知识图谱为代表的人工智能技术逐渐变得普及。从车牌识别、人脸识别、语音识别、智能助手、推荐系统到自动驾驶，人们在日常生活中都可能有意无意地用到了人工智能技术。这些技术的背后都离不开人工智能领域研究者的长期努力。特别是最近这几年，得益于数据的增多、计算能力的增强、学习算法的成熟以及应用场景的丰富，越来越多的人开始关注这个“崭新”的研究领域：深度学习。深度学习以神经网络为主要模型，一开始用来解决机器学习中的表示学习问题。但是由于其强大的能力，深度学习越来越多地用来解决一些通用人工智能问题，比如推理、决策等。目前，深度学习技术在学术界和工业界取得了广泛的成功，受到高度重视，并掀起新一轮的人工智能热潮。

主要特点：

系统性：系统地整理了神经网络和深度学习的知识体系。鉴于深度学习涉及的知识点较多，本书从机器学习的基本概念、神经网络模型以及概率图模型三个层面来串联深度学习所涉及的知识点，使读者对深度学习技术的理解更具系统性、条理性和全面性。

可读性：本书在编排上由浅入深，在语言表达上力求通俗易懂，并通过增加图例、示例以及必要的数学推导来理解抽象的概念。同时，附录简要介绍了本书所涉及的必要数学知识，便于读者查用。

实践性：本书在网站上配套了针对每章知识点的编程练习，使得读者在学习过程中可以将理论和实践密切结合，加深对知识点的理解，并具备分析问题和解决问题的能力。

6 E6 ^1 k" C4 C( t# R$ Q0 T离线下载请点击此附件： 神经网络与深度学习-概率图模型.pptx (4.72 MB, 下载次数: 4, 售价: 2 点体力)

2022-9-26 18:17 上传

点击文件名下载附件
售价: 2 点体力  [记录]
下载积分: 体力 -2 点

3 G, l  K) X9 L5 x; ]
0 a% O3 o1 h1 j9 r' Q如需更多体力，也可选择在论坛发布帖子（如参赛经验或上传资源等，都可获得+20以上大量体力
  L% P6 O3 K/ a6 E6 r  s日常签到也可获得+4及以上至高+10体力

0 X, C% q  L7 A如果你想白嫖体力或是文件（狗头）也可联系我们
$ r5 o% ?! v# H数学中国小美赛志愿者招募
( S: n: g8 n9 S! d# ]
: `$ k) p7 b/ v, @为了提升各大高校学生建模能力，同时提升各校建模竞赛的获奖比例，现向各校招募小美赛志愿者。请联系工作人员QQ 乔叶：1470495151 南方：3242420264 浅夏：3243710560 淡妆：1917509892
" x! S/ W6 U1 C( v* Z
志愿者福利:
1.免费获得网站内最新相应资源
& r1 T+ s6 ~! O, E# w, T/ @3 Z2.免费听赛前备战数学中国独家国赛助力课程（助力拿奖）
" U% N( T% s2 z+ y* k5 Y9 Y5 g' U3.凡参加本次小美赛的人员，日后有求职、跳槽的想法都可通过数学中国对接相关工作机会，每年可定期参加数学中国线上线下的模友会会议，对接新老模友人脉资源与企业人才招聘机会，让你的数学建模能力为你的未来提供精准助力。
4.想白嫖更多未发布的超前学习资源吗？联系数学中国南方QQ：3242420264，成为小美赛志愿者即可获取，愿你成材祝你成长。
! ^" f5 Q0 o9 h5.数学中国将为每一位志愿者颁发志愿者证书，这是你一份能力的证明。
备注:各高校建模协会优先，并颁发协会证书。
& Z- z8 s: L; N- ]9 e, ]* D6 [# |; {
! x+ w/ }' ^' j4 e' J志愿者工作：
# e0 w7 }; Q4 T9 V5 L1、线上推广数学中国小美赛（工作人员提供文案和其他资料）
2、招募志愿者，让更多的学生参与数学中国小美赛

% {4 G/ v! S7 F


# R4 X+ Q3 x9 x  r