人工智能-神经元基础知识,揭开神经网路 (Neural Networks) 最重要的基本单位「神经元」(Neuron) 结构与运算原理，同时学会如何透过计算代价函数 (Cost Function) 来修正参数、如何接收数据并运用活化函数 (Activiation Function) 作出事件判断，并理解机器学习中监督式学习 (Supervised Learning) 与倒传递 (Back-propagation) 的运算原理。神经元能任意组合成复杂且强大的神经网路来达成例如: 客户分析、推荐系统、股市预测、良率预测、销售预测、图形识别等实务应用。 适用人群：程序员 人工智能 工程师