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JA危aｓｃｒｉｐｔ机器学习打造你人生中的第一个AI项目课程-豆豆教程网论坛
〖课程大纲目录〗
专为前端工程师准备的AI课程来了！！人工智能时代已经来临，而前端同学对于AI领域大都处于陌生状态，想学习又找不到靠谱的老师，也没有面向前端的人工智能学习资料。本课程以JA危aｓｃｒｉｐｔ作为实现语言，以Tensorflow.js作为主要框架，通过十几个经典案例、覆盖神经网络和机器学习的理论知识、带你亲手完成图片分类与语音识别等落地项目，帮你理清整个学习体系，轻松入门AI领域，不惧未来挑战。
第1章课程导学
这一章只有一节，也只有一个目的，就是告诉你为何要学本课程，本课程能教你什么，学之前需要哪些前置知识。
1-1《想要入门AI的同学都应该看一看》课程导学试看
第2章机器学习与神经网络简介
本章会使用中世纪男子脚长、SIRI语音识别、相亲等大量生动形象的例子，讲解机器学习和神经网络的理论知识。
2-1机器学习简介试看
2-2神经网络简介
2-3神经网络的训练
第3章Tensorflow.js简介
Tensorflow.js是本课程的核心框架，本章帮你在实战前熟悉一下手里的“兵器”，将会涉及Tensorflow.js的简介、安装方法，以及什么是Tensor？为何要使用Tensor等知识点
3-1Tensorflow.js简介
3-2安装Tensoflow.js
3-3为何要用Tensor
第4章线忄生回归
本章将会带你开发并训练你人生中第一个神经网络模型，虽然它只有一个神经元，但却是你机器学习之路的起点！
4-1线忄生回归任务简介
4-2准备、可视化训练数据试看
4-3定义模型结构：单层单个神经元组成的神经网络
4-4损失函数：均方误差
4-5优化器：随机梯度下降
4-6训练模型并可视化训练过程
4-7进行预测
第5章归一化
九九归一……，等等，我们不是在打算盘，而是在炼丹（训练模型）！本章将会以身高体重预测作为例子，讲解归一化这个炼丹最佳实践。
5-1归一化任务简介
5-2归一化训练数据
5-3训练、预测、反归一化
第6章逻辑回归
这次任务就是开发一个神经网络把平面上的两类点，一刀两断！
6-1逻辑回归任务简介
6-2加载二分类数据
6-3定义模型结构：带有激活函数的单个神经元
6-4损失函数：对数损失（logloss）
6-5训练模型并可视化训练过程
6-6进行预测
6-7（选修）二分类数据集生成函数源码剖析
第7章多层神经网络
生活中没有那么多一刀两断的简单问题，面对复杂问题，我们可以开发一个多层神经网络模型配合激活函数，拐着弯挥舞手里的“刀”来切！
7-1多层神经网络任务简介
7-2加载XOR数据集
7-3定义模型结构：多层神经网络
7-4训练模型并预测
第8章多分类
本章将会以鸢尾花分类为例，学习使用softmax和交叉熵两个算法来让神经网络进行多分类
8-1任务简介、主要步骤、前置条件
8-2加载iris数据集（训练集与验证集）
8-3定义模型结构：带有softmax的多层神经网络
8-4训练模型：交叉熵损失函数与准确度度量
8-5多分类预测方法
8-6（选修）IRIS数据集生成函数源码剖析
8-7（选修）IRIS数据集生成函数源码剖析
第9章欠拟合与过拟合
又到了学习炼丹最佳实践的时间了！学完本次任务，你随便瞄一眼训练图像，就能判断是欠拟合还是过拟合了。
9-1欠拟合与过拟合任务简介
9-2加载带有噪音的二分类数据集
9-3使用简单神经网络演示欠拟合
9-4使用复杂神经网络演示过拟合
9-5过拟合应对法：早停法、权重衰减、丢弃法
第10章使用卷积神经网络（CNN）识别手写数字
本章会先使用大量动画讲解卷积神经网络的理论，然后使用JS来构建并训练它！开始构建人生第一个深度学习模型吧！
10-1使用卷积神经网络识别手写数字任务简介
10-2加载MNIST数据集
10-3定义模型结构：卷积神经网络
10-4训练模型
10-5进行预测
第11章使用预训练模型进行图片分类
把别人训练好的卷积神经网络模型直接拿来用！拿来主义者也需要学习哦！
11-1使用预训练模型进行图片分类任务简介
11-2加载MobileNet模型
11-3进行预测
第12章基于迁移学习的图像分类器：商标识别
本章将会以商标识别为例，讲解如何使用迁移学习来更高效地进行图片分类了，学完本章，你可以照猫画虎开发你画我猜、花草分类、垃圾分类、绘文字猎手等各种游戏和应用了！
12-1基于迁移学习的图像分类器：商标识别任务简介
12-2加载商标训练数据并可视化
12-3定义模型结构：截断模型+双层神经网络
12-4迁移学习下的模型训练
12-5迁移学习下的模型预测
12-6模型的保存和加载
第13章使用预训练模型进行语音识别
在浏览器里进行语音识别。
13-1使用预训练模型进行语音识别任务简介

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