人工智慧（ai）從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大。目前人工智慧（ai）已經以雷霆萬鈞之勢從學術界潛入產業界的每乙個角落，其價值之大，可想而知。人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。機器學習中的神經網路是研究人工智慧最熱門的方向，而多層複雜的神經網路又發展成現在的深度學習。程式設計基礎：python（
1.ai從入門到放棄：bp神經網路演算法推導及**實現筆記：
總結：該部分是學習神經網路的前提，其中梯度下降法需要重點掌握（用到高數中不少知識點），神經網路中的梯度下降法或bp演算法用到了高數中的鏈式求導法則（可以跟著這個方向走）。鏈結的內容很多，但是需要我們掌握的有三點，梯度下降法、bp演算法、loss損失函式的自定義（提供的鏈結沒有提到，但是用到了，自定義損失函式有些人用到了資訊理論中的知識）。
2.神經網路或深度學習框架的選擇：
總結：自認為講得還不錯，自己也用了pytorch的框架。但是也有必要列出其他神經網路框架，如下圖所示。pytorch框架學習教程：
第一步，選擇python的程式設計工具
第二步，安裝pytorch環境
pytorch安裝與配置：
注意：第二步安裝很容易出錯。
所有工作完成好後，我們就可以在github（找個專案來跑跑了（本文不作詳細的說明了）。跑完之後就可以自己嘗試著寫**了。
卷積神經網路特徵圖視覺化（自定義網路和vgg網路）：
pytorch中正確設計並載入資料集方法：
pytorch使用（一）處理並載入自己的資料：
pytorch：從讀取資料到專案落地：
faster rcnn的tensorflow**的理解：
faster-rcnn**解讀記錄，github+tf：
殘差神經網路 殘差網路學習心得
殘差網路介紹 resnets是由殘差塊構建的，首先先解釋一下什麼是殘差塊。這是乙個兩層神經網路在l層進行啟用。計算過程是從a l 開始，首先進行線性啟用 根據這個等式，通過a l 算出z l 1 即a l 乘以權重矩陣再加上偏差因子，然後通過非線性relu啟用得到a l 1 隨後我們再進行線性啟用，...
人工神經網路心得體會 人工智慧學習心得
人工智慧學習心得 對人工智慧的理解 通過這學期的學習，我對人工智慧有了一定的感性認識，個人覺得人工智 能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學 和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學 習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的乙個主要目標是使...
神經網路使用心得
我是用caffe做6分類問題，做一種工業產品的檢測。經過反覆實驗。總結的經驗以下幾條，供新手參考，也歡迎老手批評指正。大家交流。本文把神經網路的神秘面紗扯下來，新手看了之後，就有了乙個完整的認識，知道怎麼操作了。當然更基礎的東西，要自己學習，掌握。本文僅 使用心得，理論方面不包括。1.解析度，用多大...