神经网络理论及应用

如何让计算机具备类似人脑的学习能力,从而实现人工智能? 答案就在《神经网络理论及应用》课程中。本课程将解析传统经典神经网络和深度神经网络的主流模型原理,通过类脑的信息处理方式,完成预测回归、分类聚类、模式识别等多种智能化任务。让我们一起迈入人工智能的世界,挖掘潜藏在数据背后的规律与奥秘吧!

开设学校:北京工商大学;学科:工学、

神经网络理论及应用课程:前往报名学习

神经网络理论及应用视频慕课课程简介:

如何让计算机具备类似人脑的学习能力,从而实现人工智能? 答案就在《神经网络理论及应用》课程中。本课程将解析传统经典神经网络和深度神经网络的主流模型原理,通过类脑的信息处理方式,完成预测回归、分类聚类、模式识别等多种智能化任务。让我们一起迈入人工智能的世界,挖掘潜藏在数据背后的规律与奥秘吧!

前往报名学习

神经网络理论及应用课程列表:

{{'上次学习:'+learn_list['btbu08071002562']['last_leaf_name']}}

0 访谈

-0访谈

1 绪论

-1绪论

-绪论总结

-《神经网络理论及应用》参考书

2 人工神经网络基础

-2.1人工神经元模型

--2.1人工神经元模型

--2.1人工神经元模型作业

-2.2人工神经网络模型及学习

--2.2人工神经网络模型及学习

--2.2人工神经网络模型及学习作业

3 感知器神经网络

- 3.1单层感知器基础知识

-- 3.1单层感知器基础知识

--3.1单层感知器基础知识作业

-3.2单层感知器的功能与局限

--3.2单层感知器的功能与局限

--3.2单层感知器的功能与局限作业

-3.3多层感知器引入

--3.3多层感知器引入

--3.3多层感知器引入作业

-3.4基于BP算法的多层感知器

--3.4基于BP算法的多层感知器

--3.4基于BP算法的多层感知器作业

-3.5标准BP算法实现

--3.5标准BP算法实现

--3.5标准BP算法实现作业

-3.6标准BP算法的局限性与改进

--3.6标准BP算法的局限性与改进

--3.6标准BP算法的局限性与改进作业

-3.7BP神经网络设计基础

--3.7BP神经网络设计基础

--3.7BP神经那网络设计基础作业

- 3.8基于MATLAB的BP网络应用实例-数据拟合

--3.8基于MATLAB的BP网络应用实例-数据拟合

-3.9基于MATLAB的BP网络应用实例-分类

--3.9基于MATLAB的BP网络应用实例-分类

4 自组织竞争神经网络

-4.1竞争学习神经网络

--4.1竞争学习神经网络

--4.1竞争学习神经网络作业

-4.2SOM神经网络

--4.2SOM神经网络

--4.2SOM神经网络作业

-4.3SOM神经网络案例

--4.3SOM神经网络案例

-4.4LVQ神经网络

--4.4LVQ神经网络

--4.4LVQ神经网络作业

-4.5对偶传播神经网络

--4.5对偶传播神经网络

--4.5对偶传播神经网络作业

--CPN网络隐层节点的内星权向量、外星权向量的含义

5 径向基函数神经网络

-5.1正则化径向基函数神经网络基础

--5.1正则化径向基函数神经网络基础

--5.1正则化径向基函数神经网络基础作业

-5.2广义径向基函数神经网络基础

--5.2广义径向基函数神经网络基础

--5.2广义径向基函数神经网络基础作业

-5.3径向基函数神经网络学习算法

--5.3径向基函数神经网络学习算法

--5.3径向基函数神经网络学习算法作业

-5.4基于MATLAB的RBF网络应用实例——数据拟合

--5.4基于MATLAB的RBF网络应用实例——数据拟合

-5.5基于MATLAB的RBF网络应用实例——鸢尾花分类

--基于MATLAB的RBF网络应用实例——鸢尾花分类

6 支持向量机

-6.1 支持向量机基本原理

--6.1 支持向量机基本原理

--6.1 支持向量机基本原理作业

-6.2 支持向量机应用案例

--6.2 支持向量机应用案例

--6.2 支持向量机应用案例作业

7 卷积神经网络

- 7.1卷积神经网络的基本架构

-- 7.1卷积神经网络的基本架构

--7.1卷积神经网络的基本架构作业

-7.2卷积功能层

--7.2卷积功能层

--7.2卷积层功能作业

-7.3池化层与全连接层

--7.3池化层与全连接层

--7.3池化层与全连接层作业

-7.4卷积神经网络在目标检测的应用

--7.4卷积神经网络在目标检测的应用

--7.4卷积神经网络在目标检测的应用作业

-7.5卷积神经网络退化问题

--7.5卷积神经网络退化问题

--7.5卷积神经网络退化问题作业

-7.6卷积神经网络模型的过与欠拟合问题

--7.6卷积神经网络模型的过与欠拟合问题

--7.6卷积神经网络模型的过与欠拟合问题作业

8.循环神经网络

-8.1 初识循环神经网络

--8.1 初识循环神经网络

--8.1 初识循环神经网络作业

-8.2 循环神经网络

--8.2 循环神经网络

--8.2 循环神经网络作业

-8.3 长短时记忆网络

--8.3 长短时记忆网络

--8.3 长短时记忆网络作业

-8.4 LSTM回归应用案例

--8.4 LSTM回归应用案例

--8.4 LSTM回归应用案例作业

-8.5 LSTM分类应用案例

--8.5 LSTM分类应用案例

--8.5 LSTM分类应用案例作业

神经网络理论及应用开设学校:北京工商大学

神经网络理论及应用授课教师:

廉小亲-教授-北京工商大学-

博士、教授、硕士生导师、北京市优秀教师、北京市属高校中青年骨干教师、北京工商大学计算机与信息工程学院副院长,兼任中国仪器仪表学会青年工作委员会委员、中国自动化学会应用专业委员会委员、中国人工智能学会智能服务专委会委员。主要从事智能信息处理、物联网技术应用等方面的教学和科研工作。主讲“神经网络理论及应用“、”信息论与编码“及”DSP技术“等课程。主要负责在线课程内容总体设计、第4章4.5、第5章MOCC录制及测试出题等工作。

吴静珠-教授-北京工商大学-

博士、教授,硕士生导师,北京市组织部优秀人才,兼任中国仪器仪表学会近红外光谱分分会理事、食品质量安全检测仪器与技术应用分会理事。从事基于机器学习的农产品、食品分子光谱及光谱成像系统分析、建模与优化等科研工作。主讲“神经网络应用”、“信号与系统”、“数字信号处理”等课程。主要负责在线课程第2章、第3章、第4章的MOOC录制及测试出题等工作。

韩力群-教授-北京工商大学-

博士、北京工商大学教授,北京科技大学、北京邮电大学、装甲兵工程学院客座教授、博导。历任中国人工智能学会第五届/第六届理事会副理事长, 北京工商大学信息工程学院院长,教育部自动化专业教学指导委员会第一/二届委员。现任:发展中世界工程技术院院士、中国人工智能学会首批会士、智能产品与产业工作委员会主任、全国智能机器人创新联盟常务副理事长,中国教育发展战略学会-人工智能与机器人教育专业委员会常务副理事长兼秘书长、中文核心期刊《计算机仿真》编委会副主任、中核期刊《智能系统学报》副主编。长期从事神经网络理论及应用、模式识别与智能系统、智能控制等人工智能领域的研究。主要负责在线课程内容总体设计、教材建设以及访谈、绪论MOOC录制等工作。

张洁-副教授-北京工商大学-

博士、副教授。2018年6月博士毕业于北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,2016-2018年间于英国爱丁堡大学信息学院国家公派联合培养,曾获国家奖学金、北京市优秀毕业生、中航工业奖学金等多项荣誉。主要从事三维视觉感知、生物特征识别、机器视觉领域的算法研究及应用工作。主讲“神经网络理论及应用”等课程。主要负责在线课程第7章的MOOC录制及测试出题等工作。

高超-讲师-北京工商大学-

博士,讲师。2019年6月于博士毕业于北京林业大学机械工程专业。主要从事智能检测与控制、数据挖掘与分析等科研工作。主讲 “嵌入式系统原理及应用”、“神经网络理论及应用”等课程。主要负责在线课程第6章、第8章的MOOC录制及测试出题等工作。

也许你还感兴趣的课程:


  1. 临床生物化学检验(2021秋)

  2. The General Introduction of Industrial Design(Round 2)

  3. 中国特色社会主义理论与实践(2021秋)

  4. 城轨交通接触网(2021秋)

  5. Gas Reservoir Engineering(Round 3)

  6. Physical Geology(Round 3)

  7. Analytical Chemistry(Round 2)

  8. 幼儿园环境创设与玩具制作(2021秋)

  9. Simplified Acupuncture and Moxibustion(Round 2)

  10. Fundamentals of Inorganic Materials Science(Round 2)

  11. 神经网络理论及应用(2021秋)

  12. 学术资源利用与检索思维(2021秋)

  13. 游戏程序设计(2021秋)

  14. 有机结构波谱分析(2021秋)

  15. 数字电子技术(2021秋)

  16. 生物医学工程导论(2021秋)

  17. 数学建模案例选讲(2021秋)

  18. 建筑工程招投标与合同管理(2021秋)

  19. 配送作业组织与实施(2021秋)

  20. 会展策划与管理(2021秋)
© 柠檬大学-慕课导航 课程版权归原始院校所有,
本网站仅通过互联网进行慕课课程索引,不提供在线课程学习和视频,请同学们点击报名到课程提供网站进行学习。