AI教学 · AIG

浏览课程，选择演示，在操作中理解人工智能。

教学演示

搭建网络、调节参数，观察训练如何改变神经元响应与分类边界。

从图片到分类结果，逐层探索卷积、ReLU、池化与 Softmax 的计算过程。

切换合成岩心、真实薄片和十类日常物品数据，调整网络参数并跟踪特征图变化。

使用模拟地学时序，训练循环状态并逐步观察下一时刻预测。

沿三维时间轴观察分词、词向量、隐藏状态与情感分类。

涵盖 Python、数据分析与机器学习，提供配套课程资料、Notebook 和地学案例数据。

系统学习机器学习理论、算法与实践，覆盖概率建模、优化、经典方法和深度学习。

结合编程作业、实战任务与课程项目，系统训练深度学习模型。

从网络结构、反向传播和泛化理论，延伸到视觉、语言与机器人应用。

李宏毅中文公开课程，汇集历年机器学习、生成式AI与大模型专题的视频、讲义和作业入口。

神经网络与深度学习课程资源

以蒲公英书为主线，结合中文理论教材与PyTorch案例实践，系统学习神经网络、Transformer和生成模型。

按周组织的深度学习讲义，涵盖优化、CNN、序列模型和生成学习。

教师设置时间与地点，学生扫码签到；实时查看记录，下载 Excel 签到表。