簡(jiǎn)介：本課程將構(gòu)建AlphaGo的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過通俗易懂的方式，向你娓娓道來。并通過Pyhton構(gòu)建起一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過“說做”結(jié)合，讓大家一窺深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大魅力。
課程分為兩部分，首先講述深度學(xué)習(xí)有關(guān)的基本概念和算法。第二部分通過Python實(shí)現(xiàn)第一部分所講的算法，通過編碼的方式，實(shí)現(xiàn)兩個(gè)簡(jiǎn)單但功能強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以期通過實(shí)踐的方式讓大家加深對(duì)概念和算法的理解。
第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念
本章講解機(jī)器學(xué)習(xí)的一些基本概念，并介紹機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基本性質(zhì)和特點(diǎn)。
第3章 感知器分類算法的Python實(shí)現(xiàn)
本章使用Python將第二章講解的算法進(jìn)行編碼實(shí)現(xiàn)，并將編碼后的感知器網(wǎng)絡(luò)用于數(shù)據(jù)分類，以檢驗(yàn)算法特效。
第4章 適應(yīng)性線性神經(jīng)元
本章在基于第三章的基礎(chǔ)上，介紹了適應(yīng)性線性神經(jīng)元的基本原理，然后使用Python將算法原理進(jìn)行編碼實(shí)現(xiàn)，將實(shí)現(xiàn)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于數(shù)據(jù)分類，以檢驗(yàn)算法實(shí)現(xiàn)的正確性。