深度学习入门讲座
人工智能深度学习：从入门到精通(微课版)-教学大纲
课程大纲上课周（每周3课时）章节内容案例支持1.机器学习、深度学习与人工智能1第一章深度学习简介 2.深度学习与回归分析±及TenSOrFIOW安装 3.深度学习发展历程4.深度学习擅长领域5.安装Tenso1.神经网络模型介绍2.激活函数2第二章神经网络基础 3.神经网络的训练4.神经网络过拟合及处理方法1.神经网络的数据结构3第三章神经网络的 2.图像数据的存储与运算1、美食评分TensorFIow实现 3.线性回归模型的TensorFIow实现2、颜值打分第三章神经网络的TensorFIow实现1.逻辑回归模型的1、手写数字识别2、性别识别42.TensorFIow实现上机实验（一）1.卷积神经网络基本结构5第四章卷积神经网络 2.卷积与池化的通俗理解基础 3.卷积4.池化1.1eNet-51、手写数据识别6第五章经典卷积神经 2.AIexNet2、中文字体识网络（上）别：隶书和行楷1.VGG1×加利福尼亚理第五章经典卷积神经2.BatchNorma1ization技工学院鸟类数7网络（上）巧据库分类3.DataAugmentation技巧2、猫狗分类8第五章经典卷积神经上机实验（二）学生上机利用案例网络（上）实现经典网络9第六章经典卷积神经1、Inception1、花的三分类问题网络（T）2、ResNet2、F1OWer分类问题第六章经典卷积神经1、DenseNet1、性别区分10网络（T）2、MobiIeNet2、狗的分类3、迁移学习11第六章经典卷积神经上机实验（三）学生上机利用案例±1网络（T）实现经典网络12第七章深度学习用于1、词嵌入1、评论数据分析文本序列2、机器作诗初级：逻辑回归2、诗歌数据作诗13第七章深度学习用于1、机器作诗进阶1：RNN诗歌数据作诗文本序列IΛ第七章深度学习用于1、机器作诗进阶2：1STM诗歌数据作诗文本序列15第七章深度学习用于机器翻译原理中英文翻译文本序列第七章深度学习用于上机实验（四）学生上机利用案例16机器自动作诗或翻文本序列译。
深度学习基础知识
深度学习基础知识深度学习(Depth Learning)是机器学习的一个重要分支，旨在模仿人类大脑的工作方式，通过神经网络的构建和训练实现智能化的数据分析与决策。
在深度学习的背后，有一些基础知识需要我们掌握，才能更好地理解和应用深度学习技术。
一、神经网络的基本结构神经网络是深度学习的核心，它由多个神经元组成，每个神经元都有激活函数，能接收来自其他神经元的输入，并产生输出。
神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层可以有多个。
输入层接受外部数据输入，隐藏层负责对数据进行特征提取和转换，输出层产生最终的结果。
二、梯度下降算法梯度下降算法是深度学习中最基础且最常用的优化算法，用于调整神经网络中各个神经元之间的连接权重，以最小化损失函数。
在训练过程中，通过计算损失函数对权重的偏导数，不断地更新权重值，使得损失函数逐渐减小，模型的性能逐渐提升。
三、反向传播算法反向传播算法是神经网络中用于训练的关键算法，通过将误差从输出层倒推到隐藏层，逐层计算每个神经元的误差贡献，然后根据误差贡献来更新权重值。
反向传播算法的核心思想是链式法则，即将神经网络的输出误差按照权重逆向传播并进行计算。
四、卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是一种主要用于图像处理和识别的深度学习模型。
它通过共享权重和局部感受野的方式，有效地提取图像中的特征。
卷积神经网络通常包括卷积层、池化层和全连接层。
其中卷积层用于提取图像中的局部特征，池化层用于降低特征的维度，全连接层用于输出最终的分类结果。
五、循环神经网络(RNN)循环神经网络是一种主要用于序列数据处理的深度学习模型。
它通过引入时间维度，并在每个时间步上传递隐藏状态，实现对序列数据的建模。
循环神经网络可以解决序列数据中的时序依赖问题，适用于音频识别、语言模型等任务。
六、生成对抗网络(GAN)生成对抗网络是一种通过让生成器和判别器相互博弈的方式，实现模型训练和生成样本的深度学习模型。
生成器负责生成与真实样本相似的假样本，判别器负责对真假样本进行分类。
深度学习课件：从入门到实战
1 面向对象编程
了解面向对象编程的基本 概念与原理，为后续学习 深度学习打下基础。
2 深度学习基础概念
3 应用案例
探索深度学习的核心概念， 如神经网络、激活函数、 损失函数等。
了解深度学习在实际中的 应用，如图像分类、自然 语言处理等。
TensorFlow与PyTorch深度学习框架介绍
TensorFlow
深度学习课件：从入门到实战
这个课件将帮助你从入门到实战，掌握深度学习的基本概念和应用。通过丰 富的实例和详细的解析，让你轻松理解深度学习的原理和技术。
什么是深度学习？
深度学习是一种机器学习的分支，通过构建和训练多层神经网络模型，实现 对大规模数据的高效处理和复杂任务的自动学习与分析。
面向对象编程与深度学习基础概念
使用CNN进行图像分类
通过卷积神经网络（CNN），探究图像分类任务的原理和实现方法。
多层感知器(MLP)与回归分析
了解多层感知器（MLP）的基本原理和应用，以及如何应用 MLP 进行回归分析。
生成型模型(Generative Models) 初步
了解生成型模型的概念和应用领域，学习如何使用生成模型生成新的数据样 本。
深入了解 TensorFlow 框架，学习 如何构建、训练和部署深度学习 模型。
PyTorch
探索 PyTorch 框架的特点和优势， 学习如何灵活地设计和实现深度 学习模型。
选择适合的框架
比较 TensorFlow 和 PyTorch，选 择最适合你的深度学习框架。
深度学习模型建立与训练初学者指南
1
超参数调优
2
探索超参数对深度学习模型性能的影响，
学习如何选择最佳超参数配置。
3
深度学习入门课程推荐
深度学习入门课程推荐大家好，今天来给各位想要入门人工智能行业的小白推荐好课！周志华教授在《如何做研究》报告中指出，计算机科学发展到今天，已经是一个非常广袤的学科，人工智能仅仅是其中一个分支。
即使在一个分支学科和领域中，也有太多的话题，而深度学习又仅仅是人工智能领域的一个部分。
深度学习在计算机视觉，自然语言处理，图数据等方面获得了巨大成功。
因此，我们推荐的入门课程也围绕以上方面。
入门课程推荐一：CS231n关键词：计算机视觉，卷积神经网络先导课程：高等数学，线性代数，python编程等推荐理由：深度学习代表性人物斯坦福大学李飞飞教授所开课程李飞飞教授团队开设该课程多年，授课形式成熟，授课内容完善，国内外公开资料齐全，对该课程的仔细学习几乎是每一个小白修炼的必经过程。
课程官网：/视频资源：https:///video/BV1nJ411z7fe?from=search &seid=12011234486032902781优秀笔记：https:///mbadry1/CS231n-2017-Summary入门课程推荐二：CS224n关键词：自然语言处理，循环神经网络先导课程：高等数学，线性代数，python编程等推荐理由：斯坦福大学人工智能实验室主任Christopher Manning教授所开课程，19年视频课程已经可以在B站找到。
如果您学习完了循环神经网络和卷积神经网络课程，那么恭喜您，您已经初步入门深度学习领域，已经有了能够独立的去看很多论文的能力。
课程官网：/class/cs224n/视频资源：https:///video/BV1pt411h7aT?from=search &seid=1288684166160427783优秀笔记：https:///tag/cs224n/入门课程推荐三：吴恩达《Deep Learning》关键词：计算机视觉，卷积神经网络，自然语言处理，循环神经网络先导课程：高等数学，线性代数，python编程等推荐理由：这门课程同样是来自斯坦福大学的大牛，深度学习领域代表性人物，吴恩达教授在Coursera上所开。
深度学习基础教程
深度学习基础教程
深度学习是一种机器学习算法，它使用一系列层次来自动提取特征，
从而对输入数据进行有效的分析和预测。
它利用多层神经网络，可以解决
复杂问题，并模拟人类的认知过程。
深度学习在自然语言处理、语音识别、计算机视觉、生物信息学和认知神经科学等领域发挥着重要作用。
基础深度学习教程包括以下内容：
1、基本原理：深度学习的基本原理包括神经网络，多层感知器，反
向传播等，帮助学习者进行技术攻关。
2、数据预处理：深度学习算法需要处理大量数据，因此学习者需要
掌握统计学习，数据清洗，变量选择，高维特征选择等方法，以正确的形
式预处理数据。
3、神经网络：神经网络是深度学习中最重要的一部分，它由层组成，层中的神经元组成网络，学习者将了解更深入地学习神经网络中的结构，
激活函数，权重，反向传播，变差，梯度下降等，掌握正确构建神经网络
的方法。
4、评估：学习者需要了解测量评价指标，如准确率，召回率，F1分数，ROC曲线，MSE，RMSE，混淆矩阵等，以评估深度学习模型的性能。
5、TensorFlow：TensorFlow是Google开发的深度学习框架，学习
者将掌握搭建神经网络。
智能之门：神经网络与深度学习入门(基于Python的实现)课件CH14
是有规律的。再加上前面章节中，为了实现一些辅助功能，我们已经写了很多类。所以，
现在可以动手搭建一个深度学习的迷你框架了。
Ø NeuralNet
• 隐层8个神经元 • 最大epoch=5000 • 批大小=10 • 学习率0.1 • 绝对误差停止条件=0.08 • 多分类网络类型 • 初始化方法为MSRA
Ø 训练结果和测试结果
Ø 比较
• ReLU 是用分段线性拟合曲线，Sigmoid 有真正的曲线拟合能力，因而拟合边界更加平滑。
• 但是 Sigmoid 也有缺点，看分类的边界，使用 ReLU 函数的分类边界比较清晰，而使用 Sigmoid 函数的分类边界要平缓一些，过渡区较宽。
• 初始化
ü Zero, Normal, MSRA (HE), Xavier ü 保存初始化值 ü 加载初始化值
• Pre_Update - 预更新 • Update - 更新 • Save - 保存训练结果值 • Load - 加载训练结果值
Ø DataReader
• ReadData - 从文件中读取数据 • NormalizeX - 归一化样本值 • NormalizeY - 归一化标签值 • GetBatchSamples - 获得批数据 • ToOneHot - 标签值变成OneHot编码用于多
• Layers - 神经网络各层的容器，按添加顺序维护 一个列表
• Parameters - 基本参数，包括普通参数和超参 • Loss Function - 提供计算损失函数值，存储历史
记录并最后绘图的功能
人工智能：机器学习与深度学习原理与实践培训ppt
在金融领域，机器学习用于风险评估、欺诈检测和投资策略等；在医疗领域，机器学习用于疾病诊断、药物研发 和患者管理等；在教育领域，机器学习用于个性化教学、智能评估和在线教育等；在工业领域，机器学习用于智 能制造、质量控制和自动化生产等。
03
深度学习原理
神经网络基础
神经元模型 介绍神经元的工作原理，包括加权输 入、激活函数等。
感知器模型
解释感知器的基本结构和算法，以及 其局限性。
卷积神经网络
卷积层
介绍卷积层的原理，包括滤波器、步 长和填充等。
池化层
解释池化层的作用和原理，以及其对 特征提取的影响。
循环神经网络
序列建模
介绍循环神经网络在序列建模中的应用，如文本生成、语音 识别等。
长短期记忆网络
解释长短期记忆网络的结构和原理，以及其在序列建模中的 优势。
解释人工智能决策背后的逻辑和原理，以便 人们理解并信任其结果。
人工智能的未来发展与挑战
技术发展
随着算法和计算能力的进步，人工智能将在 更多领域发挥重要作用。
挑战与应对
面对伦理、法律和技术挑战，需要制定相应 的政策和规范，以确保人工智能的可持续发
展。
THANK YOU
非监督学习
ห้องสมุดไป่ตู้
总结词
非监督学习是一种机器学习方法，通过无标记数据来训练模型，使其能够发现数 据中的结构和模式。
详细描述
非监督学习主要包括聚类和降维两种类型。聚类算法将相似的数据点分为同一组 ，而降维算法则将高维数据降维到低维空间，以便更好地理解和可视化数据。非 监督学习的应用场景包括市场细分、异常检测、社交网络分析等。
深度学习的应用场景
图像识别
深度学习介绍 ppt课件
2016年10月，NVIDIA 发布了新版本的通用并行计算架构库：统一计算设备架构（Compute Unified Device Architecture，CUDA）8.0，以及深度学习专用GPU 加速库：cuDNN 5.0；
2016年11月，在2016全球超级计算机大会（SC16）上，AMD 宣布推出新版Radeon开放计算平台
求误差梯度
求期望和实际 的偏差E
计算隐含层 单元误差
E满足要求？
Y
N
达到最大训练次数？
N Y
结束
BP算法流程
13
主要问题
主要问题
训练过程易陷入局部极小值，从而得不到全局最优解； 计算量大，训练次数多，使得学习效率低，收敛速度慢； 对于隐含层个数和隐含层神经元节点的个数选择，至今还没有一个具体的定论，缺乏理论指导； 训练时，学习新样本有遗忘旧样本的趋势
常用改进方法
添加动量项，Dropout等规则化算法等； 采用改进的梯度下降法，使用硬件辅助计算； RNN，LSTM等改进模型和神经元。
2020/12/27
14
主要内容
现状
神经网络
深度学习
介绍 常见模型
• Stacked Auto-Encoder • Convolutional Neural Network • Deep Belief Network
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B
20世纪40年代，麦卡洛 克和皮茨 神经网络模 型 →连接主义学派 C
1948年，维纳创立了 控制论，行为主义学派
D
形成时期(1956 ~ 1970)
1956年，在美国的达特茅斯大 学召开了第一次人工智能研讨 会，标志人工智能学科的诞生
1965年诞生了第一个专家 系统 DENDRAL，可以帮 助化学家分析分子结构
深度学习在各个行业的应用
PART 4
深度学习的基本思想
深度学习的基本思想
深度学习的基本思想
深度学习在各个行业的应用
图片取自lecun的ppt
PART 5
我能学懂深度学习吗？
需要具备的基础知识
● 微积分、线性代数、概率论
● 基础的编程知识，最好有python基础 ● 良好的英文文献阅读能力
2. 无人驾驶 3.在医疗领域，可以用于识别癌细胞，发现新药物等 4.金融领域可以用来预测股价，还可以用来识别欺诈。摩根大通利用AI开发了一款金融合同解析软件。 经测试，原先律师和贷款人员每年需要360000小时才能完成的工作，这款软件只需几秒就能完成。而 且，不仅错误率大大降低，重要的是它还从不放假 5. 精准营销，为用户推荐感兴趣的产品广告 6. 农业上，可以用于发现农作物的病虫害，还可以用来识别哪些地方的环境适合种植 7.利用深度学习，可以将抓拍到的珍稀动物（比如鲸鱼）照片进行分类，从而更好地估算某种动物的存 活数量
8. 保存模型，进行测试
如何学习深度学习
1. 要懂得基本的原理，包括前向计算，反向传播的 数学原理 2. 要多写代码练习
3. 要多阅读论文，尤其是引用率比较大的论文
4. 要多和同行进行交流
谢谢！
THANK YOU FOR YOUR WATCHING
BP网络
卷积
深度学习网络的训练步骤
1. 导入数据
2. 把数据分成多个batch 3. 定义网络的参数，包括神经元的数量，卷积核的大小，学习率，迭代次数等
4. 定义网络结构
5. 初始化网络参数 6. 定义反向传播(主要是梯度下降法，如果用pytorch, tensorflow 等框架，只需 要调用相关函数即可) 7. 把训练数据按batch大小依次送入网络进行训练
“深蓝”击败了国际象棋
冠军卡斯帕罗夫 D
深度学习的发展历史
1. 神经网络的原创文章发表于1943年，两位作者都是传奇人物，麦卡洛可 （McCulloch）和皮茨（Pitts)，“A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity”, 发表在《数学生物物理期刊》
图片取自何凯明的ppt
深度学习的发展历史
深度学习的发展历史
深度学习的发展历史
深度学习的发展历史
深度学习的发展历史
PART 3
深度学习在各行业的应用
深度学习在各个行业的应用
1. AlphaGo Zero的提升，让DeepMind看到了利用人工智能技术改变人类命运的突破。他们目前正积极 与英国医疗机构和电力能源部门合作，提高看病效率和能源效率。同时类似的技术应用在其他结构性 问题，比如蛋白质折叠、减少能耗和寻找新材料上，就能创造出有益于社会的突破。
A
B
1969年召开了第一届人
工智能联合会议，此后
每两年举行一次 C
1970年，《人工智能》 国际杂志创刊 D
暗淡期(1966 ~ 1976)
过高预言的失败，给AI 的声誉造成了重大伤害
A
出现了很离谱的翻译结果， 把“心有力而余不足”翻译 成“酒是好的，但肉变质了”
下棋程序在与世界冠军 对弈时以1:4告负
2. 1982年，Hopfield模型提出。1984年， J. Hopfield设计研制了 Hopfield网的电路，较好地解决了著名的旅行商问题，引起了较大的轰动。
3. 1986年， Rumelhart, Hinton 提出多层感知机与反向传播(BP) 学习算 法，该方法克服了感知器非线性不可分类问题，给神经网络研究带来了新 的希望。
促进深度学习发展的2个因素：
1. 计算能力的增强，尤其是 GPU的出现，极大的提升了深 度学习的计算速度 2. 数据的迅猛增加
深度学习的发展历史
深度学习的发展历史
深度学习的发展历史
深度学习的发展历史
深度学习的发展历史
图片取自何凯明的ppt
深度学习的发展历史
图片取自何凯明的ppt
深度学习的发展历史
深度学习的发展历史
深度学习的发展历史
深度学习的发展历史
深度学习的发展历史
International Conference on Neural Information Processing Systems. Curran Associates Inc. 2012:1097-1105.
深度学习的发展历史
人工智能深度讲座
个人简介 人工智能简史
深度学习基本思想
深度学习在各行业的应用 我能学懂深度学习吗？ 培训简介
PART 01
个人简介
PART 2
人工智能简史
孕育时期
公元前384-322 亚里 士多德（Aristotle） 形式逻辑 三段论
A
20世纪30年代，数理逻辑、维纳弗雷 治、罗素等为代表对发展数理逻辑学 科的贡献，丘奇、图灵和其它一些人 关于计算本质的思想，为人工智能的 形成产生了重要影响
B
剑桥大学数学家詹姆士按照英 国政府的旨意发表报告，称AI 即便不是骗局也是庸人自扰
C
D
发展期(1976 ~ 1998)
MYCIN专家系统，用于 协助内科医生诊断细菌 感染疾病
A
斯坦福大学研制成功地 质勘探专家系统
B
计算机视觉、机器人、
1997年，IBM研发的
自然语言理解、机器翻
译等取得了长足进步 C