/ y$ L4 \' W2 m5 P! ?/ e2 d) ?
' p6 ]3 }7 W" g$ D: t r2 `
〖课程介绍〗
8 B( P1 [8 f% B: S% u课程囊括机器学习与深度学习，监督与无监督学习，独有综合多项技术的混合算法，采用sklearn与keras框架（底层调用tensorflow）为你学习AI打下扎实基础。
0 w- G- `$ M) Z
4 U: }# Z. K, E2 V9 ]' u〖课程目录〗+ M& V2 Q! p* W/ i7 }
第1章 人工智能时代，人人都应该学会利用AI这个工具 试看, O, |7 M: u1 I+ z9 j
1-1 课程导学 (19:43)试看
9 h- x. X) } Y/ ^1 c) x1-2 内容快速概览 (21:48)试看. d* g3 N) \) [1 [, L& {
1-3 人工智能介绍 (19:33)% j2 F7 y0 j7 O" P) E4 m
1-4 环境及工具包介绍 (17:38): o* ?3 B0 h$ d5 P2 Y7 H( z* a
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看, w; c1 c' o' _4 _2 m/ i' u/ d
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
; N- f6 b+ K6 o4 O8 Z" h. G0 d- |& @6 T
第2章 机器学习之线性回归
2 B. t2 R9 K6 e [, ]3 W2-1 机器学习介绍 (17:42)& Z0 a8 T5 |, F8 c, B$ P
2-2 线性回归 (25:47)
+ z, F% K W3 L% U! s9 M2-3 线性回归实战准备 (13:34)
/ I# N2 G. n" H. M2-4 单因子线性回归实战 (17:18)0 ]4 W# n- Z# {/ {
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)% T5 _1 Q/ @6 d
2-6 作业节
& P$ }: ~ w$ y% D
& i( Q) D: |( f第3章 机器学习之逻辑回归
4 Q$ \, E: U% }6 B c. M3-1 分类问题介绍 (16:40)( A3 G4 \# U! N2 A- e9 {
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
7 _+ f; P6 b x2 {; T3-3 逻辑回归（2） (14:30)
5 ^* ^& U* L! L* h7 }& v9 b, |3-4 实战准备 (13:31)
& s5 M* _- | T2 k. ?3 _; v$ u) u% |; b3-5 考试通过实战（一） (19:49)
! _6 B/ K5 |" ?3-6 考试通过实战（二） (16:01)( }% G, Z6 _. J& \' Q. b
3-7 芯片检测实战 (16:30)7 D3 S- x. z/ a/ }
3-8 作业节" Y( M2 A8 Z4 @" S
3-9 作业节
+ x3 W# w1 w( L: a V
; }. i3 v: s' u第4章 机器学习之聚类( x7 K) P& ]0 c! e1 U/ |& e0 p
4-1 无监督学习 (18:37)
% P" U0 C- B' m5 V/ G: H4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
- \7 m% J: E) Z1 {6 h8 f4-3 实战准备 (09:19)
x8 a- \& k3 ?4 k1 O: h4-4 Kmeans实战（1） (12:34)7 O2 P) J) D3 X" r( N0 G
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)/ l6 C9 \8 V# S
4-6 KNN-Meanshift (16:51)- `% }2 J9 N! D# ]
4-7 作业节
+ A9 H* N8 \8 G0 m4-8 作业节
4 C, y4 A# S% X6 m7 w: k( w0 ^: t' a0 ~7 T
第5章 机器学习其他常用技术
; D' d$ f5 z/ k* Z5-1 决策树（1） (13:22)
) s7 r3 T9 p# G$ F* r, n) k5 l/ o5-2 决策树（2） (14:48)
' B4 Y. y& i% s. T; c5-3 异常检测 (15:36)
+ z U' ]& w$ y! v, e5-4 主成分分析 (17:18)# x3 `; @: g+ s; I* W
5-5 实战准备 (22:19)
1 a/ M3 L2 M: `; L7 }5-6 实战（1） (17:06)0 H7 V- K) \/ z9 i f# P
5-7 实战（2） (14:49)
2 x4 j4 A' P+ t t' t5-8 实战（3） (23:32)
% U0 R" l% N; d/ \+ N1 @6 o! j$ b5-9 作业节9 E! k( C3 U3 f6 d
5-10 作业节
; [: r0 a- Q. L1 K
# g. j% p) v5 [7 f第6章 模型评价与优化 ]" F0 g9 I* h/ z3 y
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)( ~5 p3 `1 H) ?( Q E3 ]
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37) F3 @9 U A; Q9 h+ |+ x6 o2 ?
6-3 模型优化 (21:09)' i% r o2 k+ i6 I0 e. J1 U! e) I$ {
6-4 实战准备 (13:43)
P: ?/ m& p$ o$ Q/ s; P/ ]" o' L+ v6-5 实战（一） (24:53). l! \- u0 G7 b
6-6 实战（二） (15:05)
! { f. u( F6 k) i( _3 j1 {7 {6-7 实战（三） (24:20)/ ^" T. i) F& E! M; s6 P, {5 { w
6-8 作业节- b; P* n4 F f' n- @8 W: x" _
: D: A; j. A! ]# U2 @第7章 深度学习之多层感知器' X5 @. C, `! ^5 W1 o1 ?( T+ ~
7-1 多层感知器(MLP) (18:18). ]2 n m) W6 w& F5 m
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
5 r( y' `) d' l- T4 Z* }7-3 实战准备 (18:57)
' H4 r" J9 G1 Q7 I9 p" l1 S- }, h7-4 实战（一） (23:24)
% Y, ^2 T3 I' G5 z% a* E7-5 实战（二） (18:46). @& n* F& H$ W# e) |- l
7-6 作业节
. p& x/ d3 x9 U+ _- j7-7 作业节
1 Q9 [9 d9 _8 h6 y( x7 B+ z1 k: z9 f
第8章 深度学习之卷积神经网络
& a; _) s3 g# c5 R' f3 r8-1 卷积神经网络（一） (30:03)+ a9 C5 \; u! F2 G+ k
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)$ x, x9 r2 \) j) K
8-3 实战准备 (15:18)
; M6 D$ a7 l' @9 i8-4 实战（一） (24:17)# C5 x9 x; v0 g
8-5 实战（二） (26:20)! F4 m5 D9 W5 S8 W/ H: \, f5 J7 l
8-6 作业节
+ l/ p8 J! i; t. J1 ]. J9 a7 b
4 j5 \ Y4 ~0 K! K" K0 |第9章 深度学习之循环神经网络# z8 I: V; O7 G4 W2 K: k5 H* x
9-1 序列数据案例 (11:41)
! X! b& T1 U( h( _3 P+ _8 F9-2 循环神经网络RNN (16:06)
. ]! i" K) D; J9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
5 W, Z D2 W! n% Q, _1 \. z$ [9-4 实战准备 (15:25)
$ \: R! r, ^9 D9 ^" ~7 ~9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
! L' n* Q5 A$ @- f; U/ N' _( Q* z$ l9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)6 X5 \6 d! {/ t$ f; j
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)" H# x# t5 ^" W$ A5 e# U; y
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)8 T8 n1 \0 M$ Z4 f' ^: |
9-9 作业节0 O/ t- W& O$ X- K5 {; B( |
9-10 作业节
" [4 R' F; c5 D( S
( [; d6 j% ~# \9 ]4 m0 A1 S, a第10章 迁移混合模型
8 j" n* x) ?2 g4 G& P10-1 迁移学习（一） (12:59). I$ M" [+ O: Q
10-2 迁移学习（二） (08:48)
0 T7 D" a8 g# S10-3 在线学习 (07:41)/ b8 ~' h0 g$ S% a; c
10-4 混合模型1 (15:09)8 O. w- Q' ~9 k) `" l. z" }. a! Y
10-5 混合模型2 (13:25)
" C. R2 x' M* I' E10-6 实战准备（一） (14:36)) v$ p- g% a6 b; f
10-7 实战准备（二） (14:05)2 A5 m; K3 I% Z) B# ^, ~
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)% L! f3 I. p. u# \/ R
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)# }- R5 N, W6 O0 u6 l% d* E
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)( O; P. l- P8 ^- _6 b
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
7 S/ J# o) t# w& O) k. S$ l10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)6 D8 P6 d( x5 g; n
1 @+ j8 M; g- j% }6 [9 u
第11章 课程总结' x: Y7 e% z, s g* i% Q& }
11-1 课程总结（一） (19:52)7 |8 @) T' {5 p' ?! t* N
11-2 课程总结（二） (15:41)( n+ T5 n( M R5 T2 ^) ~3 s3 L
11-3 课程总结（三） (23:16)' z8 y4 m9 o' M$ a8 S
' f2 z& L. E# J
$ ]+ L7 @$ H: \' T+ o( m
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