① 有关于深度学习的网课推荐吗
可以关注一下优就业有关深度学习的网课
大致课程内容如下：
1、了解AI及前沿应用成果；
2、掌握人工神经网络及卷积神经网络原理；
3、循环神经网络原理及项目实战；
4、生成式对抗网络原理及项目实战；
5、深度学习的分布式处理及项目实战；
6、深度强化学习及项目实战；
7、企业级项目实战-车牌识别项目实战；
8、深度学习最新前沿技术简介。
matlab。
spss里面也有的。
③ 有没有人工神经网络的视频教程
没有，自己多找些文献看看，可以去中国期刊网下载
④ 我见过的最脑残也是最好懂的人工神经网络算法教程
你要的这份文档，原名为《用平常语言介绍神经网络》(Neural Networks in Plain English)，有人翻译过来，做成文档供大家学习。
人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
⑤ 人工神经网络
找一个实际的预测项目，从项目入手，遇到问题就网络，相信你很快能入门。千万不要盲目找本教材从前言开始一二三四地看，我保证你看不了几章就放弃了。一定要带着具体问题看教材，上网搜索相关资料，这个方法对于学习任何知识都是一个快速入门的途径。
⑥ 能推荐几本学习人工神经网络的经典教材吗
《模式识别与机器学习》 [加] Simon Haykin
《神经网络与模式识别》 [加] Simon Haykin（原《神经网络原理》）
《模式分类》 Richard O. Duda/Peter E. Hart/David G. Stork
《机器学习》 (美)Tom Mitchell
这几本是写的最好的。如果你想要更容易一点，推荐看斯坦福的机器学习公开课。
注：前身课程需要《概率论》《高等数学》，先复习为好。最好再读一读测度和高概。
⑦ 人工神经网络怎么比较优劣
如果你的输入样本足够大，即使初始权值随机取（0,1），最终拟合误差差别都不会很大。如果没有足够多输入样本，那就比较不同隐层节点输出结果的RMSE和PEARSON系数，取系数最大、误差最小时的节点数当做隐层节点数。说白了就是一个字“试”。