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        1、培訓(xùn)過(guò)程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng)；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。

• “人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks）”是另一種算法方法，它也是早期機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)家提出的，存在已經(jīng)幾十年了。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks）的構(gòu)想源自于我們對(duì)人類(lèi)大腦的理解——神經(jīng)元的彼此聯(lián)系。二者也有不同之處，人類(lèi)大腦的神經(jīng)元按特定的物理距離連接的，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有獨(dú)立的層、連接，還有數(shù)據(jù)傳播方向。
• 　　例如，你可能會(huì)抽取一張圖片，將它剪成許多塊，然后植入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一層。第一層獨(dú)立神經(jīng)元會(huì)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)降诙?，第二層神?jīng)元也有自己的使命，一直持續(xù)下去，直到最后一層，并生成最終結(jié)果。
• 　　每一個(gè)神經(jīng)元會(huì)對(duì)輸入的信息進(jìn)行權(quán)衡，確定權(quán)重，搞清它與所執(zhí)行任務(wù)的關(guān)系，比如有多正確或者多么不正確。最終的結(jié)果由所有權(quán)重來(lái)決定。以停止標(biāo)志為例，我們會(huì)將停止標(biāo)志圖片切割，讓神經(jīng)元檢測(cè)，比如它的八角形形狀、紅色、與眾不同的字符、交通標(biāo)志尺寸、手勢(shì)等。
• 　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)就是給出結(jié)論：它到底是不是停止標(biāo)志。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)給出一個(gè)“概率向量”，它依賴(lài)于有根據(jù)的推測(cè)和權(quán)重。在該案例中，系統(tǒng)有86%的信心確定圖片是停止標(biāo)志，7%的信心確定它是限速標(biāo)志，有5%的信心確定它是一支風(fēng)箏卡在樹(shù)上，等等。然后網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)會(huì)告訴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)它的判斷是否正確。
• 　　即使只是這么簡(jiǎn)單的一件事也是很超前的，不久前，AI研究社區(qū)還在回避神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在AI發(fā)展初期就已經(jīng)存在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但是它并沒(méi)有形成多少“智力”。問(wèn)題在于即使只是基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它對(duì)計(jì)算量的要求也很高，因此無(wú)法成為一種實(shí)際的方法。盡管如此，還是有少數(shù)研究團(tuán)隊(duì)勇往直前，比如多倫多大學(xué)Geoffrey Hinton所領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)，他們將算法平行放進(jìn)超級(jí)電腦，驗(yàn)證自己的概念，直到GPU開(kāi)始廣泛采用我們才真正看到希望。
• 　　回到識(shí)別停止標(biāo)志的例子，如果我們對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，用大量的錯(cuò)誤答案訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)，結(jié)果就會(huì)更好。研究人員需要做的就是訓(xùn)練，他們要收集幾萬(wàn)張、甚至幾百萬(wàn)張圖片，直到人工神經(jīng)元輸入的權(quán)重高度精準(zhǔn)，讓每一次判斷都正確為止——不管是有霧還是沒(méi)霧，是陽(yáng)光明媚還是下雨都不受影響。這時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以自己“教”自己，搞清停止標(biāo)志的到底是怎樣的；它還可以識(shí)別Facebook的人臉圖像，可以識(shí)別貓——吳恩達(dá)（Andrew Ng）2012年在谷歌做的事情就是讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別貓。
• 　　吳恩達(dá)的突破之處在于：讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變得無(wú)比巨大，不斷增加層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量，讓系統(tǒng)運(yùn)行大量數(shù)據(jù)，訓(xùn)練它。吳恩達(dá)的項(xiàng)目從1000萬(wàn)段YouTube視頻調(diào)用圖片，他真正讓深度學(xué)習(xí)有了“深度”。
• 　　到了今天，在某些場(chǎng)景中，經(jīng)過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練的機(jī)器在識(shí)別圖像時(shí)比人類(lèi)更好，比如識(shí)別貓、識(shí)別血液中的癌細(xì)胞特征、識(shí)別MRI掃描圖片中的腫瘤。谷歌AlphaGo學(xué)習(xí)圍棋，它自己與自己不斷下圍棋并從中學(xué)習(xí)。
  1什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？
  2本案例講解中所涵蓋的知識(shí)點(diǎn)總括
  3核心技術(shù)點(diǎn)：numpy 數(shù)組
  4入門(mén)知識(shí)點(diǎn)：numpy索引
  5統(tǒng)計(jì)知識(shí)點(diǎn)：numpy統(tǒng)計(jì)
  6數(shù)組知識(shí)點(diǎn)：數(shù)組的乘積
  7入門(mén)策略：最優(yōu)化問(wèn)題
  8核心基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)基礎(chǔ)
  9可視化的實(shí)現(xiàn)：matplotlib可視化基礎(chǔ)
  10智能算法：KNN算法
  11智能算法:knn分類(lèi)器
  12入門(mén)示例：簡(jiǎn)單線(xiàn)形回歸
  13入門(mén)示例：簡(jiǎn)單線(xiàn)形方程推導(dǎo)
  14入門(mén)示例：簡(jiǎn)單回歸代碼實(shí)現(xiàn)
  15入門(mén)示例：多元線(xiàn)性方程
  16拔高示例：多元線(xiàn)程實(shí)現(xiàn)