AI应用开发基础傻瓜书系列的目录~

写在前面，为啥要出这个系列的教程呢？

总的说来，我们现在有了很多非常厉害的深度学习框架，比如tensorflow，pytorch，paddlepaddle，caffe2等等等等。然而，我们用这些框架在搭建我们自己的深度学习模型的时候，到底做了一些什么样的操作呢？我们试图去阅读框架的源码来理解框架到底帮助我们做了些什么，但是……很难！很难！很难！因为深度学习是需要加速啦，分布式计算啦，所以框架做了很多很多的优化，也让像我们这样的小白难以理解这些框架的源码。所以，为了帮助大家更进一步的了解神经网络模型的具体内容，我们整理了这样一个系列的教程。

对于这份教程的内容，如果没有额外的说明，我们通常使用如下表格的命名约定

符号	含义
X	输入样本
Y	输入样本的标签
Z	各层运算的结果
A	激活函数结果
大写字母	矩阵或矢量，如A,W,B
小写字母	变量，标量，如a,w,b

适用范围

没有各种基础想学习却无从下手哀声叹气的玩家，请按时跟踪最新博客，推导数学公式，跑通代码，并及时提出问题，以求最高疗效；

深度学习小白，有直观的人工智能的认识，强烈的学习欲望和需求，请在博客的基础上配合代码食用，效果更佳；

调参师，训练过模型，调过参数，想了解框架内各层运算过程，给玄学的调参之路添加一点心理保障；

超级高手，提出您宝贵的意见，给广大初学者指出一条明路！

前期准备

环境：

windows（Linux也行），python（最好用3），anaconda（或者自己装numpy之类的），tensorflow（嫌麻烦地请看这里《AI应用开发实战 -
从零开始配置环境》，tools
for AI（按照链接教程走的就不用管这个了）。

自己：

清醒的头脑（困了的同学请自觉泡茶），纸和笔（如果像跟着推公式的话），闹钟（防止久坐按时起来转转），厚厚的衣服（有暖气的同学请忽略）

Content
01.0-神经网络的基本工作原理
01.1-基本数学导数公式
01.2-Python-Numpy库的点滴
02.0-反向传播与梯度下降
02.1-线性反向传播
02.2-非线性反向传播
02.3-梯度下降
03.0-损失函数
03.1-均方差损失函数
03.2-交叉熵损失函数
04.0-单入单出单层-单变量线性回归
04.1-最小二乘法
04.2-梯度下降法
04.3-神经网络法
04.4-梯度下降的三种形式
04.5-实现逻辑非门
05.0-多入单出单层-多变量线性回归
05.1-正规方程法
05.2-神经网络法
05.3-样本特征数据的归一化
05.4-归一化的后遗症
05.5-正确的推理方法
05.6-归一化标签值
06.0-多入多出单层神经网络-多变量线性分类
06.1-二分类原理
06.2-线性二分类实现
06.3-线性二分类结果可视化
06.4-多分类原理
06.5-线性多分类实现
06.6-线性多分类结果可视化
07.0-激活函数
07.1-挤压型激活函数
07.2-半线性激活函数
07.3-用双曲正切函数分类
07.4-实现逻辑与门和或门
08.0-单入单出双层-万能近似定理
08.1-双层拟合网络的原理
08.2-双层拟合网络的实现
09.0-多入多出双层-双变量非线性分类
09.1-实现逻辑异或门
09.2-理解二分类的工作原理
09.3-非线性多分类
09.4-理解多分类的工作原理
10.0-调参与优化
10.1-权重矩阵初始化
10.2-参数调优
10.3-搜索最优学习率
10.4-梯度下降优化算法
10.5-自适应学习率算法
11.0-深度学习基础
11.1-三层神经网络的实现
11.2-验证与测试
11.3-梯度检查
11.4-手工测试训练效果
11.5-搭建深度神经网络框架
12.0-卷积神经网络
12.1-卷积
12.2-池化
14.1-神经网络模型概述
14.2-Windows模型的部署
14.3-Android模型的部署

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