$ f1 u3 i* y! z: Q, H
9 ~1 `9 h- K9 ^6 E, S- `! W〖课程介绍〗) N2 b d- x( | M) c
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。3 O/ n% s# O* f
" k% ?- ], w: R3 }4 O+ h; h6 {〖课程目录〗) W2 o0 D5 c3 | ?/ R' a
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
0 A- V9 @ Y, E' o1 _; ~1-1 课程导学 (19:43)试看
. v2 E+ C, I# }; J) J. h0 [1-2 内容快速概览 (21:48)试看* J, i& _8 _ C
1-3 人工智能介绍 (19:33)4 F, J2 s) Q. b1 Q: z$ o
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
! o% H! o8 T* r/ m% n" O1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
4 P& A; `! _5 C7 e; S: D1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
4 w: r9 a, m7 {7 Q! J% A+ {8 h0 v( H, g* B/ N
第2章 机器学习之线性回归; D/ z& v! L9 d+ Y, @% u9 D
2-1 机器学习介绍 (17:42)
4 ?* d F+ h. e, O2-2 线性回归 (25:47)
2 B: F+ o' g5 U$ F. U0 h/ I2-3 线性回归实战准备 (13:34)
5 D `) G5 p8 p; {8 {2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
# R* h6 n D) f2 J4 @& M2 T2-5 多因子线性回归实战 (25:29)) g# Z! y& w& e' P q3 u
2-6 作业节) w! o; b' W/ x# D" q. D
7 a; D( Z' N+ ^
第3章 机器学习之逻辑回归. s X0 ~# R9 i
3-1 分类问题介绍 (16:40)
% I9 D1 T) d4 B) p8 a( y- ]! n3-2 逻辑回归（1） (14:54)
3 L, u7 T! A- U( L8 G, ^3-3 逻辑回归（2） (14:30): {7 F, m; g0 H% _8 b
3-4 实战准备 (13:31)
# K2 `5 r3 ]% c6 l \3-5 考试通过实战（一） (19:49)
' o' E! @4 {/ q+ R6 a! ~2 q+ p3-6 考试通过实战（二） (16:01)/ s# P$ X& U) l! c5 F. U
3-7 芯片检测实战 (16:30)
% p* k1 x7 N C5 Z* _3 K3-8 作业节$ Y( u" Q" R- F+ _
3-9 作业节
6 `! J- o- |# o* K' ]2 f0 m- V- p# ]$ h9 `5 ]! @) L; N4 u- F
第4章 机器学习之聚类
) C7 H9 |1 z% Q+ X9 o& j4-1 无监督学习 (18:37)
; `* j4 n8 M6 `8 B* d) f4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
9 o ^0 p0 E/ t+ v, f4-3 实战准备 (09:19); ~, f" Y" z$ H( {
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)7 [4 @* \0 A# e! i; @, M$ s- o
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
% z, V9 Y+ T' i$ h: Y4-6 KNN-Meanshift (16:51)
! f7 y ]3 u) d& H4-7 作业节
_8 q2 p) i* D9 f2 r4-8 作业节6 w* D( F4 }, }9 k$ i* _
" }4 |5 ^5 {' K- E+ R
第5章 机器学习其他常用技术
8 g! x# b, N q/ g! C5-1 决策树（1） (13:22); L1 w* m9 |& ?! o* [3 h' B
5-2 决策树（2） (14:48)' s# Q5 f$ E c# B- C
5-3 异常检测 (15:36)
+ p& i0 J- N* L) m" Z$ s5 ]5-4 主成分分析 (17:18)
; ?( u' y) h2 ?; V/ c; ^5-5 实战准备 (22:19)
; b, x, X/ X7 |# E& {5-6 实战（1） (17:06)' j; H' J" U. q
5-7 实战（2） (14:49)
' `0 y9 K5 _- B/ l5-8 实战（3） (23:32)
9 k2 l: V" ]: g* f5-9 作业节
2 y1 A5 u, L8 C1 h7 t$ x5-10 作业节3 j: `& U( v. j) k7 ]
# q7 ~$ N* _2 ~& U6 Y, l( s* [7 R
第6章 模型评价与优化6 o% S) H$ M$ m6 r: z' F# J
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)% U8 A6 c7 e q4 o6 q- p
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)) }+ r/ N, b# g$ y/ K$ ~/ {* }
6-3 模型优化 (21:09)
4 t4 F; U1 S. D' N( d6-4 实战准备 (13:43)
6 @* s0 E. o5 Y9 v4 l6-5 实战（一） (24:53)! q. S% I s* `: W& O
6-6 实战（二） (15:05)
# Y+ I& z; r# q( ~0 ]6 Y5 v6-7 实战（三） (24:20)3 ~ X! Q. Q& z0 A
6-8 作业节
8 s: x) g' q, O9 A; C. x$ m' h. [' d' u5 v. l. r6 c2 l; l
第7章 深度学习之多层感知器5 l3 k# }- {) ? a4 o& r0 c
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)7 J, P5 O$ T; L7 z) h4 U& ]5 m
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45), I) ]$ g) w/ M* u' @) O
7-3 实战准备 (18:57)
$ j% F6 e& `: U# I+ Q/ r7 F' K7-4 实战（一） (23:24)
( K2 l N# K; q+ O* \7-5 实战（二） (18:46)7 I1 b' C* @6 e" X5 u, f# O% G9 f
7-6 作业节8 y" R H% _% W$ f
7-7 作业节. B% z% D- B5 D6 q7 S% e" V
) B1 ^5 c5 e+ z* ^5 P) ?
第8章 深度学习之卷积神经网络5 i* V& ]5 j" q$ r& _, B2 F
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
) Z( t( A* N2 q k9 f, ?, O8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
0 q8 }2 p. P9 k& r5 U8-3 实战准备 (15:18), g0 Y) {! C5 h$ T9 ?9 W$ S% W
8-4 实战（一） (24:17)- t( @$ ~3 F8 h j. W ^
8-5 实战（二） (26:20)
2 @: ?9 r& i' k5 L: ?$ ^) f( a8-6 作业节
7 {! t, }' W& y* G2 Z4 s- s7 J" C6 d# o
第9章 深度学习之循环神经网络: J8 h( L+ l& B& K) J; b& k
9-1 序列数据案例 (11:41)
; N/ F9 o. ?: K3 F5 r- g6 Q; M9-2 循环神经网络RNN (16:06)# C& Y) }8 S5 K$ w
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
' m- f/ @4 q9 r/ U: L& f& I: i9 f. H9-4 实战准备 (15:25)
) ?" s& R3 C. H" C' _2 z9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
9 A+ z5 K: a) }5 d' `3 h+ ~! C9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
- U% M% X* O8 F4 ?' O9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
9 U6 x5 Z: j8 a. X6 I: B9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
& D; [0 s, W0 S9-9 作业节
( d9 x5 b% c, y& p" [9-10 作业节
, p1 Z8 }8 b4 D( `6 D# m" s% w1 L7 z; T
第10章 迁移混合模型- h; N1 Q# T0 B8 @
10-1 迁移学习（一） (12:59)7 {: }- W1 B ^2 |" ?* U
10-2 迁移学习（二） (08:48)2 m, b. k# s7 m4 y. d
10-3 在线学习 (07:41), p2 G* [5 P& m) \3 V. K
10-4 混合模型1 (15:09)
2 g! T9 p; A+ r10-5 混合模型2 (13:25)
' `) f% q# U& V6 X/ Z+ S. F( c10-6 实战准备（一） (14:36)9 z2 i" i) Z' P: N. E3 I4 ]. c8 V9 n
10-7 实战准备（二） (14:05)
) M- c- K: l6 R- d+ R9 S2 E10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
' H( {! x0 v s7 Y9 j8 a: v10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
$ T% h+ ^5 W/ Q1 o; U- {10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
. s3 b$ _5 f% {3 s, B+ D) @5 }8 }10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)0 q) m& o. F( E( [. c1 j$ H
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)1 t6 Y% y/ k' _0 @
' k2 `9 s# k2 t5 n. S0 A第11章 课程总结
, @8 J3 F9 v" X5 q- c' J11-1 课程总结（一） (19:52)
V1 Y# E3 C4 b" I o6 ^+ C5 R11-2 课程总结（二） (15:41)* h3 |$ [! J, b; s, F+ L
11-3 课程总结（三） (23:16)
% a+ l- H; R% E2 ]% s
( y/ X* q3 p% n" ^ i" I V% K: K. j0 H) A8 M7 E7 |
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