深度神经网络在手写图片识别领域有着广泛的应用。

简介：
人工智能基础视频教程，为零基础学员量身定制的入门课程，共包含十五章内容。鉴于课程整体篇幅较为庞大，故将内容分章节陆续上传。第一章旨在阐述人工智能开发的前景与展望（预科），并提供必要的背景介绍。第二章深入剖析线性回归的相关理论，并展示相应的代码实现。第三章将重点讲解梯度下降法及其与过拟合、归一化处理之间的关系。第四章将详细解读逻辑回归的原理和实际应用场景。第五章则以分类器项目案例相结合，探讨神经网络算法的应用。第六章涵盖多分类问题、决策树分类以及随机森林分类等多种技术。第七章着重于分类评估方法和聚类算法的探讨。第八章深入研究密度聚类和谱聚类等先进聚类技术。第九章将带领学员探索深度学习的基础知识，包括TensorFlow的安装与实践操作。第十章将对TensorFlow进行更深入的探讨，并利用TensorBoard进行可视化分析。第十一章聚焦于深度神经网络中的DNN结构及其在手写图片识别中的应用。第十二章将重点介绍TensorBoard的可视化功能，帮助理解模型训练过程。第十三章深入讲解卷积神经网络（CNN）技术，并专注于图像识别任务的实现。第十四章将对卷积神经网络进行更全面的剖析，并引入经典的AlexNet模型进行学习和实践。最后，第十五章介绍了Keras深度学习框架的使用方法。