在“人工智能基础课”专栏里，王天一教授将结合自己的积累与思考，和你分享他对人工智能的理解，用通俗易懂的语言从零开始教你掌握人工智能的基础知识，梳理出人工智能学习路径，为今后深耕人工智能相关领域打下坚实的基础。



下载地址： 22 人工智能基础课【完结】
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　　├─ 25 深度学习 - 玉不琢不成器：深度学习中的优化.pdf (1.54MB)
　　├─ 24 深度学习 - 小树不修不直溜：深度学习中的正则化.pdf (1.36MB)
　　├─ 23 深度学习 - 前方有路，未来可期：深度前馈网络.pdf (1.40MB)
　　├─ 22 深度学习 - 空山鸣响，静水流深：深度学习概述.pdf (1.22MB)
　　├─ 21 人工神经网络 - 水无至清，人莫至察：模糊神经网络.pdf (1.11MB)
　　├─ 20 人工神经网络 - 看不见的手：自组织特征映射.pdf (1.17MB)
　　├─ 19 人工神经网络 - 各人自扫门前雪：径向基函数神经网络.pdf (1.18MB)
　　├─ 18 人工神经网络 - 左手信号，右手误差：多层感知器.pdf (1.38MB)
　　├─ 17 人工神经网络 - 一个青年才俊的意外死亡：神经元与感知器 .pdf (1.40MB)
　　├─ 16 人工神经网络 - 道法自然，久藏玄冥：神经网络的生理学背景 .pdf (1.26MB)
　　├─ 15 机器学习 - 好钢用在刀刃上：降维学习 .pdf (1.36MB)
　　├─ 14 机器学习 - 物以类聚，人以群分：聚类分析 .pdf (1.26MB)
　　├─ 13 机器学习 - 三个臭皮匠，赛过诸葛亮：集成学习 .pdf (1.35MB)
　　├─ 12 机器学习 - 穷则变，变则通：支持向量机 .pdf (1.47MB)
　　├─ 11 机器学习 - 步步为营，有章可循：决策树 .pdf (1.46MB)
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　　├─ 09 机器学习 - 大道至简：朴素贝叶斯方法.pdf (1.40MB)
　　├─ 08 机器学习 - 简约而不简单：线性回归.pdf (1.56MB)
　　├─ 07 机器学习 - 数山有路，学海无涯：机器学习概论.pdf (1.56MB)
　　├─ 06 数学基础 - 明日黄花迹难寻：形式逻辑.pdf (1.82MB)
　　├─ 05 数学基础 - 万物皆数，信息亦然：信息论.pdf (1.73MB)
　　├─ 04 数学基础 - 不畏浮云遮望眼：最优化方法.pdf (1.59MB)
　　├─ 03 数学基础 - 窥一斑而知全豹：数理统计.pdf (1.48MB)
　　├─ 02 数学基础 - 月有阴晴圆缺，此事古难全：概率论.pdf (2.35MB)
　　└─ 01 数学基础 - 九层之台，起于累土：线性代数.pdf (2.16MB)