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簡介：本課程將構(gòu)建AlphaGo的深度學習技術(shù)，通過通俗易懂的方式，向你娓娓道來。并通過Pyhton構(gòu)建起一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過“說做”結(jié)合，讓大家一窺深度學習的強大魅力。 課程分為兩部分，首先講述深度學習有關(guān)的基本概念和算法。第二部分通過Python實現(xiàn)第一部分所講的算法，通過編碼的方式，實現(xiàn)兩個簡單但功能強大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以期通過實踐的方式讓大家加深對概念和算法的理解。

1章 機器學習的基本概念

本章講解機器學習的一些基本概念，并介紹機器學習算法的基本性質(zhì)和特點。

2章 感知器分類算法

本章介紹了感知器分類算法的概念，原理以及算法的設(shè)計步驟

3章 感知器分類算法的Python實現(xiàn)

本章使用Python將第二章講解的算法進行編碼實現(xiàn)，并將編碼后的感知器網(wǎng)絡(luò)用于數(shù)據(jù)分類，以檢驗算法特效。

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將算法原理進行編碼實現(xiàn)，將實現(xiàn)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于數(shù)據(jù)分類，以檢驗算法實現(xiàn)的正確性。

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