一起学人工智能系列
该课程基于微软亚洲研究院开发的人工智能课程，具体资料https://github.com/microsoft/ai-edu
01. 人工智能基础
小伙伴们你知道什么是人工智能吗？实现人工智能需要什么技术？本课程会是该系列课程的开篇，小伙伴可以认识人工智能，掌握人工智能的应用场景，所需要的相关技术等。
课程内容地址：基础知识
ppt: 00-MLIntro.pdf
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02. 单变量线性回归
本次课程将会介绍单变量线性回归问题，并详细讲解梯度下降算法，神经网络法，以及梯度下降的三种形式。请对人工智能学习的小伙伴不容错过。
课程内容地址: 单变量线性回归
ppt: 01-MLRegression1.pdf
代码：code/ch02/
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03. 多变量线性回归
我们完成了单变量线性回归的学习，本周我们进入多变量线性回归的学习，并讲解正规方程解法，神经网络解法，还有样本数据归一法。希望小伙伴能结合上周的课程，真正掌握线性回归的知识学习。
课程内容地址: 多变量线性回归
ppt: 02-MLRegression2.pdf
代码：code/ch03/
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04. 线性二分类
各位应该掌握了线性回归的知识。接下来我们会介绍线性分类的学习，小伙伴将会学习最基础的二分类知识。包括认识线性二分类，以及如果调用二分类函数。
课程内容地址: 线性二分类
ppt: 03-LinearBinaryClassification.pdf
代码：code/ch04/
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05. 线性多分类
线性分类除了线性二分类，还有线性多分类的学习。通过线性多分类的学习，区分和二分类的不同，并介绍多分类函数。
课程内容地址: 线性多分类
ppt: 04-LinearMultiClassification.pdf
代码：code/ch05/
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06. 激活函数
在进入非线性系列，我们先介绍一下激活函数，它究竟有什么作用，要怎么实现激活函数，以及通过激活函数优化神经网络
课程内容地址: 激活函数
ppt: 05-ActivationFunction.pdf
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07. 非线性回归
基于单入单出的双层神经网络的非线性回归实现。
课程内容地址: 非线性回归
ppt: 06-NonlinearRegression.pdf
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08. 非线性分类
非线性二分类，多分类介绍。
课程内容地址: 非线性分类
ppt: 07-NonlinearClassicfication.pdf
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09. 机器学习知识相关汇总
小结 分类vs回归 线性vs非线性 神经网络等知识
ppt: 08-Review.pdf
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10. PyTorch基础
PyTorch 基础知识介绍
课程内容地址: PyTorch 基础知识介绍
代码：code/PyTorch/
ppt: 09-PyTorch.pdf
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