趋近智
结业证书
神经网络入门授予
Siddhivinayak Waghmode
证书编号
sn89-gxbt-q9wd-zqe7
颁发日期
January 7, 2026
课程描述
理解神经网络的原理与应用。本课程介绍神经网络的组成部分，包括神经元构造、激活函数、网络结构以及涉及前向传播和反向传播的训练过程。学习如何准备数据、计算损失、应用梯度下降，并使用常用方法构建简单的网络。
证书详情
课程难度:
专业认证
颁发日期:
January 7, 2026
证书编号:
sn89-gxbt-q9wd-zqe7
学习成果
- 描述神经网络的组成部分，包括神经元、层、权重和偏置。
- 解释Sigmoid、Tanh和ReLU等常用激活函数的作用和特点。
- 理解为神经网络训练准备数据的方法，包括缩放和编码。
- 实现前向计算，以从神经网络生成预测结果。
- 解释反向传播计算梯度的过程。
- 应用梯度下降及其变体来更新网络权重并最小化损失。
- 实现一个简单的神经网络训练循环。
- 理解L1/L2正则化和Dropout等常用方法以防止过拟合。