人工神经网络基础与MATLAB实战

从零开始掌握人工神经网络的核心原理与MATLAB建模技巧

学习内容：

• 全面理解人工神经网络（ANN）的工作原理与结构组成。
• 掌握人工神经元的数学建模与神经网络的连接方式。
• 学习分类、回归与模式识别问题的ANN实现方法。
• 掌握常见的学习算法，如感知器学习规则与Delta学习法。
• 通过MATLAB编程与Simulink仿真实现ANN建模与训练。
• 使用MATLAB机器学习工具箱进行神经网络快速设计与优化。
• 实际案例：汽车价格预测、绝缘寿命预测与SRM转子位置估计。

本课程包括：

• 7小时高清视频教学
• 1篇课程文章
• 移动端与电视端访问支持
• 课程完成证书

价格：$39.99

教程评分：⭐ 4.3 / 5（81条学员评价）已有378名学员加入学习

教程语言：英语

教程字幕：中英文字幕

课程要求：

• 无需任何人工智能或数学先修知识。
• 了解简单的线性方程知识即可轻松入门。
• 具备MATLAB基础操作可帮助更快掌握课程内容。

课程描述：

《人工神经网络基础与MATLAB实战》是一门面向初学者的完整课程，带你从零起步掌握人工神经网络（ANN）的基本理论与MATLAB实现方法。
本课程以直观的数学模型和清晰的逻辑推演为基础，帮助学习者理解人工神经元的结构、连接方式及其在分类、回归和模式识别中的应用。

通过丰富的编程与仿真实例，你将学习如何在MATLAB中实现人工神经网络的构建、训练与测试，
包括感知器模型、Delta学习算法、多层前馈网络以及连续感知机的设计与调优。
课程还将指导你利用MATLAB机器学习应用（App）快速生成ANN模型，提升实际研究与工程应用能力。

无论你是工程学科研究人员、MATLAB用户，还是想探索AI算法的初学者，本课程都能帮助你
建立坚实的人工神经网络理论基础，并通过实践案例掌握应用技巧，为进一步学习机器学习与深度学习打下基础。

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