简介：本课程首先介绍机器学习与深度学习，包括机器学习的应用、岗位职责，深度学习的等。然后通过讲解神经元及其衍生模型逻辑斯底回归、目标函数、梯度下降等深度学习基础知识。最后通过Tensorflow来实现课程讲解的模型。实战课已经上线：https://coding.imooc.com/class/259.html，欢迎学习
第1章 神经网络入门
对机器学习和深度学习做了引入性讲解，通过若干项目举例讲解了深度学习的最新进展。通过讲解和实战神经网络中的基本结构——神经元及其扩展逻辑斯蒂回归模型，对本课程的基本知识进行全面的讲解，包括神经元、激活函数、目标函数、梯度下降、学习率、Tensorflow基础以及模型的Tensorflow代码实现。
- 视频： 1-1 机器学习、深度学习简介 (17:13)
- 视频： 1-2 神经元-逻辑斯底回归模型 (09:57)
- 视频： 1-3 神经元多输出 (13:02)
- 视频： 1-4 梯度下降 (11:51)
- 视频： 1-5 数据处理与模型图构建(1) (16:21)
- 视频： 1-6 数据处理与模型图构建(2) (16:30)
- 视频： 1-7 神经元实现（二分类逻辑斯蒂回归模型实现）（1） (14:41)
- 视频： 1-8 神经元实现（二分类逻辑斯蒂回归模型实现）（2） (15:05)
- 视频： 1-9 神经网络实现（多分类逻辑斯蒂回归模型实现） (18:02)
- 视频： 1-10 课程推荐 (01:52)