该项目涉及分类器和神经网络算法的应用。

简介：
人工智能基础视频教程，为零基础学习者提供入门课程，共包含十五章内容。鉴于课程整体规模庞大，为了便于传输，我们将内容分章节进行上传。本课程旨在帮助学员全面掌握人工智能的基础知识。第一章概述了人工智能的开发前景与展望（预科阶段），随后第二章深入探讨了线性回归及其代码实现。第三章详细阐述了梯度下降法、过拟合问题以及归一化技术的应用。第四章对逻辑回归进行了全面的剖析，并介绍了其在实际应用中的运用。第五章则以分类器项目案例和神经网络算法为核心，帮助学员构建初步的应用能力。第六章涵盖多分类、决策树分类以及随机森林分类等多种技术，为学员提供更广阔的视角。第七章重点在于分类评估方法和聚类算法的运用。第八章深入讲解了密度聚类和谱聚类等技术细节。第九章着重介绍了深度学习的基础知识、TensorFlow的安装与实践过程。第十章进一步探讨了TensorFlow的进阶应用，并借助TensorBoard进行可视化分析。第十一章详细阐述了深度神经网络的概念及手写图片识别技术的实现方法。第十二章介绍了TensorBoard的可视化功能，用于更直观地理解模型训练过程。第十三章深入研究了卷积神经网络（CNN）在图片识别领域的应用。第十四章对卷积神经网络进行了更为深入的剖析，并重点介绍了AlexNet模型的构建与应用。最后，第十五章介绍了Keras深度学习框架的使用方法，为学员提供了一个强大的工具来构建和训练深度学习模型。