机器学习复旦大学AI人工智能课程 机器学习课程 神经网络与深度学习 共208页 复旦大学AI课程：神经网络与深度学习详解-从基础...

内容概要：本文档来自复旦大学的AI人工智能课程，专注于神经网络与深度学习。文档从人工智能的基本概念出发，介绍了机器学习的核心原理、常见模型及其应用场景。具体涵盖了机器学习的基础知识、线性模型、前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、网络优化与正则化技术、记忆与注意力机制、无监督学习、概率图模型、玻尔兹曼机、深度信念网络、深度生成模型、深度强化学习等内容。此外，还探讨了如何通过优化算法（如梯度下降、随机梯度下降）和正则化方法（如L1/L2正则化、Dropout）来提升模型性能。最后，文档还涉及了一些前沿领域，如对抗生成网络（GAN）和变分自编码器（VAE），以及它们在图像生成、风格迁移等方面的应用。 适合人群：本课程适合对人工智能、机器学习、深度学习感兴趣的本科生、研究生及从业人员，尤其是那些希望深入了解神经网络原理和应用的技术人员。 使用场景及目标：①理解机器学习的基本概念和常见模型的工作原理；②掌握前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络的设计与实现；③学习如何通过优化算法和正则化方法提高模型性能；④了解无监督学习、概率图模型、生成模型等高级主题；⑤探索深度强化学习在复杂任务中的应用。 其他说明：文档不仅提供了理论知识，还结合了大量的实例和应用场景，帮助读者更好地理解和应用所学内容。此外，推荐了一些优质的在线课程和学习资料，以便读者进一步深入学习。