什么是梯度？什么是梯度下降法与delta法则5_人工智能深度学习卷积神经网络入门-CSDN在线视频培训

课时介绍

什么是梯度？什么是梯度下降法与delta法则

课程介绍

"java大数据人工智能培训学校全套教材"系列课程由1000集视频构成，基本就是1）时下流行的java培训学校主流内部教材，2）和市面上培训学校的通行的课程体系几乎一样。所以这套课程都能自己学下来，等于上了培训学校一次，完全可以找个java工程师的工作了。

通过学习卷积神经网络概述，为什么引入神经网络来做识别，判断，预测，训练模型，激活函数，sigmoid激活函数，导数和切线，sigmoid激活函数如何求导，链式法则，梯度，梯度下降法与delta法则，BP（back propagation）误差逆传播神经网络，卷积到底有什么作用？如何做到特征提取，池化的名字由来，dropout，Anaconda Prompt的用法，Jupyter notebook的用法，Spyder的用法，建立安装Tensorflow所需的Anaconda虚拟环境，如何在Anaconda虚拟环境安装Tensorflow与Keras概念等让大家对人工智能，卷积神经网络快速入门。

课程特色：专业细致，偏案例，理论强。

课程软件使用：Anaconda，Spyder，Jupyter notebook

重要声明：

1）如果感觉噪音大，可以选择不用耳机，加音箱或用电脑原声

2）既然我们的名字叫人工智能深度学习卷积神经网络入门，这个课程的特点就在于成本最低的，让你最快速的，最容易的入门。人工智能深度学习卷积神经网络入门的最大的难点在于入门入不了，从而最终放弃。俗话说师傅领进门，修行在个人。只要入了门了，后面的事都好办。选课前，务必注意本章的学习目标和内容。想学更多，注意后边的课程。