当你开始踏上深度学习的学习之路时，可能会被众多的框架搞得眼花缭乱，不知道该从哪里开始。选择了最流行的框架后，你可能会发现自己从入门到放弃。这就像初学武功，没有内力的人无法驾驭高深的武器一样。要想驾驭这些深度学习框架，你得先拥有一定的内功基础。
《自己动手搭建神经网络》这门课程是专为零基础的新手设计的，它会帮助你从头开始学习如何搭建自己的神经网络，从而获得深度学习的“第一桶内力”。
在本课程中，你将使用Python来搭建神经网络。只需要安装Canaconda和PyCharm这两个开发工具，你就可以开始学习了。课程里会用你熟悉的电路知识来模拟神经网络，帮助你掌握深度学习的基础知识。
我们会一步一步地教你如何搭建一个可以识别手写数字的神经网络，即使你之前从未接触过人工智能，也能轻松掌握。通过讲解人类是如何认识世界的，以识别猫为例，我们将深入浅出地介绍深度学习的原理。
课程会先带你学习人类的神经元是如何工作的，接着用与门电路帮你理解神经元的基本概念。然后，我们还会教你如何用与非门、或门和异或门来组合成一个模拟神经网络。你将会学习到神经网络的激活函数、矩阵运算，并最终搭建出一个可以用于实际应用的神经网络。
通过这样的学习过程，你将逐步掌握深度学习的内功心法，为以后的进阶学习打下坚实的基础。
1-1 自己动手搭建神经网络课程宣传.mp4
1-2 课程介绍和开发环境.mp4
1-3 从人脑识别猫开始.mp4
1-4 神经元.mp4
1-5 神经网络的术语.mp4
1-6 与门电路的代码.mp4
1-7 权重参数和偏置项.mp4
1-8 数组输入与门.mp4
1-9 概念小结.mp4
2-1 与非门.mp4
2-2 或门.mp4
2-3 异或门分析.mp4
2-4 异或门代码.mp4
2-5 电路模拟神经网络.mp4
3-1 激活函数登场.mp4
3-2 制作函数图像.mp4
3-3 sigmoid.mp4
3-4 relu.mp4
4-1 一维数组.mp4
4-2 矩阵.mp4
4-3 广播和内积运算.mp4
5-1 神经网络的符号.mp4
5-2 神经网络输入层到第1层.mp4
5-3 第1层神经网络的激活.mp4
5-4 神经网络第2层.mp4
5-5 神经网络第3层.mp4
5-6 搭建神经网络代码小结.mp4
5-7 softmax详解.mp4
6-1 准备手写数字图像.mp4
6-2 把像素作为神经网络的输入信号.mp4
6-3 使用训练好的模型.mp4
6-4 调整代码.mp4
6-5 识别数字图片.mp4
7-1 制作界面.mp4
7-2 按钮事件.mp4
课程资料.zip
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