欢迎与LeadingIndia.ai合作阅读我们的AI和深度学习课程库简介！ 您可以通过访问与LeadingIndia.ai合作找到有关我们的AI和深度学习入门课程的更多信息 要注册我们的课程，您可以通过访问找到适合您日程的下一门 教学大纲 第一天 理论：人工智能和深度学习导论 动机：深度学习的基础和术语 AI vs ML vs DL：比较 特征和重量 机器学习回顾：线性回归，逻辑回归 激活功能。 动手 Python编程简介 第二天 理论：神经网络 神经网络 损失函数 梯度下降 前馈和后向

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机器学习课程AndrewNg 我的第一门机器学习课 week1：具有一个变量的线性回归； 线性代数复习; week2：具有多个变量的线性回归； Matlab教程； 第3周：逻辑回归； 正规化； 第4周：神经网络及其应用； 第5周：神经网络中的成本函数； 前馈反向传播第6周：评估学习算法； 偏差与方差; 第7周：支持向量机（SVM）； 谷粒; 第八周：无监督学习； 聚类k均值PCA； 第9周：异常检测； （多元）高斯分布； 推荐系统； 协同过滤； 平均归一化第10周：随机； 小批量在线学习; 地

神经网络逻辑门

欢迎！ :waving_hand: 我是在韩国工作的计算机视觉深度学习开发人员。 这是我的博客，您可以在这里看到我学习的所有内容。 储存库配置 来源 使用图像分类或对象检测API通常需要此处的代码。 如果代码有任何改进，请随时在“问题”中写下它们。 1.图像数据增强 卵白蛋白，熊猫，matplotlib，opencv-python等 2.图像分类 Tensorflow，Keras，Scikit学习，熊猫 3.目标检测 自定义SSD_ResNetV2 4.比赛 [Dacon] [Dac