【快班】自己动手实践神经网络
人工智能
10周
12人
此课程所属【数据分析师专业方向】, 【全栈程序猿】, 【人工智能职业方向】, 【葛一鸣讲师的课程】专业，专业内有不少于15门推荐课程，目前平台推出【专业课程0元学】活动，只需0元即可在所有的专业课程中任选5门学习，超值优惠，助您快速成长！点击这里了解
讲师
- geym
- 葛一鸣：从事Java软件开发多年，对Java、智能计算等领域颇有兴趣。现著有《实战java虚拟机》
课程简介
随着大数据时代的到来，数据分析和人工智能显得越来越重要。神经网络作为人工智能的重要分支，其重要性也与日俱增。作为对人脑的仿真，它是目前最接近人脑的人工智能解决方案。然而，人工神经网络的知识背景理论性极强，不易理解，令许多初学者望而却步。本课程正是看到了人工神经网络的学习难点和痛点，大胆地抛开复杂晦涩的理论知识，使用实践性的方式构造并使用神经网络。所有案例均有代码实现和案例分析，可以大大帮助初学者理解神经网络的原理和功能。为大家进一步深入神经网络打下扎实基本理论基础的实践功底。
课程章节
- 第1课 人工神经网络简介
- 1-1 什么是人工神经网络
- 1-2 人工神经网络发展历史
- 1-3 来自生物学的启发
- 1-4 人工神经网络能做什么
- 第2课 人工神经元模型与感知机
- 2-1 神经元模型的组成
- 2-2 输入
- 2-3 输入权值
- 2-4 输出
- 2-5 传输函数
- 2-6 使用感知机进行分类
- 2-7 感知机学习规则
- 第3课 Java、神经网络与neuroph框架
- 3-1 Java介绍
- 3-2 使用Java实现神经网络——neuroph
- 3-3 使用Java实现感知机
- 3-4 使用Java实现感知机学习算法
- 第4课 AdaLine网络
- 4-1 LMS算法
- 4-2 AdaLine网络的Java实现
- 4-3 使用Java识别0-9图像
- 第5课 多层感知机
- 5-1 回顾单层感知机
- 5-2 单层感知机的局限性
- 5-3 多层感知机案例与实现
- 第6课 BP神经网络的实现
- 6-1 多层感知机学习算法
- 6-2 BP神经网络的Java实现
- 6-3 再看异或问题
- 6-4 一些细节优化
- 第7课 BP神经网络的案例
- 7-1 奇偶性判别（分类问题）
- 7-2 函数逼近（预测）
- 7-3 使用Java实现简单的手写体识别
- 第8课 联想网络
- 8-1 Hopfield网络
- 8-2 结构和原理 Hebb规则
- 8-3 存储容量
- 8-4 使用Java实现Hopfiled网络
- 8-5 简单的污染字体识别（Java案例）
- 8-6 自联想的案例（Java实现）
- 8-7 BAM网络
- 8-8 结构和原理
- 8-9 使用Java实现BAM网络
- 8-10 电话号码和人名的双向记忆案例（Java实现）
- 第9课 竞争学习网络
- 9-1 原理
- 9-2 SOM介绍
- 9-3 聚类案例 动物分类
- 9-4 Java实现SOM以及案例
- 第10课 PCA网络
- 10-1 什么是PCA
- 10-2 使用Java实现PCA网络
- 10-3 PCA案例（Java实现）
课程环境
Windows和Linux均可
授课对象
希望了解神经网络内部工作原理，并且将神经网络用于实践的同学。只需有一点Java基础知识，或者C/C++的编程基础亦可。
收获预期
熟悉神经网络的原理，具备使用Java实现、修改神经网络的能力。完成课程后，可以使用神经网络解决一些机器学习问题。
学费
学费: ￥400 ( 固定学费: ￥300， 逆向学费: ￥100 )
新颖的课程收费形式：“逆向收费”约等于免费学习，仅收取300元固定收费+100元逆向学费，学习圆满则逆向学费全额返还给学员！