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《神经网络与深度学习》01绪论篇书籍配套PPT在线阅读,可下载

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普大帝        

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  • TA的每日心情
    奋斗
    2025-12-21 09:15
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    [LV.9]以坛为家II

    网络挑战赛参赛者

    自我介绍
    我是普大帝,拼搏奋进,一往无前。
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    发表于 2022-9-26 12:04 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    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。/ W. o; b& p! @  I! u0 C. Z2 |
    本次将提供绪论部分的阅览与下载。  L# z. t+ S+ A& I
    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。
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      k1 U3 g5 C! q4 L. y chap-绪论_01.png chap-绪论_02.png chap-绪论_03.png chap-绪论_04.png chap-绪论_05.png chap-绪论_06.png chap-绪论_07.png chap-绪论_08.png chap-绪论_09.png chap-绪论_10.png chap-绪论_11.png chap-绪论_12.png chap-绪论_13.png chap-绪论_14.png chap-绪论_15.png chap-绪论_16.png chap-绪论_17.png chap-绪论_18.png chap-绪论_19.png chap-绪论_20.png chap-绪论_21.png chap-绪论_22.png chap-绪论_23.png chap-绪论_24.png chap-绪论_25.png chap-绪论_26.png chap-绪论_27.png chap-绪论_28.png chap-绪论_29.png chap-绪论_30.png chap-绪论_31.png chap-绪论_32.png chap-绪论_33.png chap-绪论_34.png chap-绪论_35.png chap-绪论_36.png chap-绪论_37.png chap-绪论_38.png chap-绪论_39.png chap-绪论_40.png chap-绪论_41.png chap-绪论_42.png chap-绪论_43.png chap-绪论_44.png chap-绪论_45.png chap-绪论_46.png chap-绪论_47.png chap-绪论_48.png chap-绪论_49.png chap-绪论_50.png chap-绪论_51.png chap-绪论_52.png chap-绪论_53.png chap-绪论_54.png # x; A/ W1 G+ N1 p/ K& z- x
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    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) J* H* }+ o: ^7 x6 g, Q. c
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    志愿者工作:
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    chap-绪论.pptx

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