掌握Deep Learning的数学基础，创建最先进的神经网络"

如今， Deep Learning 已成为人工智能领域应用最广泛的技术之一，因为它能够训练深度神经网络，并在各种领域准确执行复杂任务。例如，在机器人领域， Deep Learning 被用于自主导航和物体识别。在自然语言处理方面，它对机器翻译和创建智能 聊天机器人 非常有价值。

然而，要有效利用这些神经网络，就必须扎实掌握其基本数学基础。这正是深度学习的数学基础大学课程的重点，这个课程旨在为学生打下Deep Learning所需的高等数学和统计学基础。

该课程围绕线性代数，多元微积分，优化和概率等主题展开。从这个意义上讲，学生将学习矩阵、向量、偏导数、向下梯度、概率分布或推理统计等关键概念。此外，这个学位还包括一些实例和实践练习，以帮助学生在实际生活中应用理论概念。
最好的事情是，这门大学课程是 100％在线的，这意味着报名者可以在世界任何地方，在任何方便的时间访问课程材料。

你将成为矢量函数及其导数运算方面的专家"

这个深度学习的数学基础大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由 Deep Learning数学基础 专家介绍案例研究的发展情况
• 内容图文并茂，示意性强，实用性强，提供了专业实践中必不可少的学科技术和实用信息
• 进行自我评估以改善学习的实践练习
• 特别强调创新的方法论
• 理论知识,专家预论,争议主题讨论论坛和个人反思工作
• 可以通过任何连接互联网的固定或便携设备访问课程内容

掌握在监督学习模式下运行模型的所有关键”

这门课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中还有来自领先公司和著名大学的公认专家。

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习即通过模拟环境进行沉浸式培训以应对真实情况。

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，学生将得到知名专家制作的新的互动视频系统的帮助。

借助虚拟校园的创新教料，巧妙地比较数据集"

在短短 360 个小时内，你就能掌握调整超参数或处理正则化技术的专业技能"

本大学课程的课程将引导学生在 360 小时的学术大纲中全面探索深度学习的数学基础。学生还可以使用这个课程虚拟校园中的各种创新学习资源，这些资源将补充和丰富他们的学习体验。其中一些是自我评估练习、案例研究或互动总结。

一门掌握Deep Learning所有原则的课程"

模块 1. Deep Learning的数学基础

1.1. 函数和导数

1.1.1. 线性函数
1.1.2. 偏导数
1.1.3. 高阶导数

1.2. 嵌套函数

1.2.1. 复合函数
1.2.2. 反函数
1.2.3. 递归函数

1.3. 链式法则

1.3.1. 嵌套函数的导数
1.3.2. 复合函数的导数
1.3.3. 反函数的导数

1.4. 具有多个输入的函数

1.4.1. 多个变量的函数
1.4.2. 向量函数
1.4.3. 矩阵函数

1.5. 具有多个条目的函数的导数

1.5.1. 偏导数
1.5.2. 定向导数
1.5.3. 混合衍生品

1.6. 具有多个向量输入的函数

1.6.1. 线性向量函数
1.6.2. 非线性向量函数
1.6.3. 矩阵向量函数

1.7. 从现有函数创建新函数

1.7.1. 函数之和
1.7.2. 功能产品
1.7.3. 功能组成

1.8. 具有多个向量输入的函数的导数

1.8.1. 线性函数的导数
1.8.2. 非线性函数的导数
1.8.3. 复合函数的导数

1.9. 向量函数及其导数：更进一步

1.9.1. 定向导数
1.9.2. 混合导数
1.9.3. 矩阵导数

1.10. Backward Pass

1.10.1 错误传播
1.10.2 更新规则的应用
1.10.3 参数优化

模块 2. Deep Learning原则

2.1. 监督学习

2.1.1. 监督学习机
2.1.2. 监督学习的用途
2.1.3. 监督学习和无监督学习之间的差异

2.2. 监督学习模型

2.2.1. 线性模型
2.2.2. 决策树模型
2.2.3. 神经网络模型

2.3. 线性回归

2.3.1. 简单线性回归
2.3.2. 多重线性回归
2.3.3. 回归分析

2.4. 模型训练

2.4.1. Batch Learning
2.4.2. 在线学习
2.4.3. 优化方法

2.5. 模型评价：训练集与测试集

2.5.1. 评估指标
2.5.2. 交叉验证
2.5.3. 数据集比较

2.6. 模型评价：代码

2.6.1. 预测的生成
2.6.2. 误差分析
2.6.3. 评估指标

2.7. 变量分析

2.7.1. 相关变量的识别
2.7.2. 相关性分析
2.7.3. 回归分析

2.8. 神经网络模型的可解释性

2.8.1. 可解释模型
2.8.2. 可视化方法
2.8.3. 评价方法

2.9. 优化

2.9.1. 优化方法
2.9.2. 正则化技术
2.9.3. 图形的使用

2.10. 超参数

2.10.1. 超参数选择
2.10.2. 参数搜索
2.10.3. 超参数调整 

抓住机会，攻读完美学位，深入研究人工神经网络模型的可解释性"