课程链接: https://www.udemy.com/course/neural-network/
在现代人工智能和机器学习的浪潮中，神经网络扮演着至关重要的角色。如果你对神经网络充满兴趣，却不知道如何入手，推荐你学习Udemy上的《Neural Networks in Python from Scratch: Learning by Doing》这门课程。 这门课程由理论物理专家 Börge Göbel 精心设计，旨在用最短的时间内让你掌握神经网络的核心原理和编程实现。课程采用“边学边做”的教学方式，从最基础的计算开始，逐步引入隐藏层、激活函数、分类应用等内容，帮助你深刻理解神经网络的工作原理。 课程内容丰富实用，分为三个部分： 第一部分，构建最简单的神经网络——实现两个数的求和，学习神经网络的基本架构、前向传播和误差反馈。 第二部分，改进模型，学习判定符号，理解隐藏层和激活函数的重要性。 第三部分，应用到实际问题中，比如手写数字识别，拓展你的应用技能。 课程的亮点在于完全通过实践学习，不仅掌握理论，还能亲手编写代码，迅速提升实战能力。讲师 Börge Göbel 具有丰富的科研和教学经验，课程中还涉及如何优化模型、使用预训练网络等前沿话题。 这是一次难得的学习机会，无论你是AI初学者、开发者还是对神经网络感兴趣的科学爱好者，都能从中获得宝贵的知识和技能。强烈推荐给所有希望快速掌握神经网络的人！