2 y7 g, Z1 q6 j4 g6 K1 Q, P& N8 L8 ?& ^/ y% H( b
〖课程介绍〗
7 Q# S1 l% R5 ] |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。' A+ v+ A9 {. G2 B# p0 W
' I) o3 \0 G3 n9 L6 \〖课程目录〗# f8 w1 h& v2 C3 x* g! Y1 R' T& X
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: d4 e) ]3 m2 O* a. F: c$ v
1-1 课程导学 (19:43)试看+ ~4 f5 G. M8 E
1-2 内容快速概览 (21:48)试看' g; e* `. @2 `$ f! _1 P1 G4 C
1-3 人工智能介绍 (19:33)6 L( ~9 @4 r9 X: Z
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
5 M, t% ?& w/ ]6 Q0 e3 r+ F" S1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看; y9 D6 ~& g$ z- K6 z3 Y
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)$ F% { P0 U+ H- X$ V+ ^: Z1 v( ~
* W, u- J) G! G! d5 m
第2章 机器学习之线性回归3 X3 R) Y5 u; E( ?
2-1 机器学习介绍 (17:42)0 @5 \ B9 }$ l/ [, @4 E
2-2 线性回归 (25:47)) ]+ V& [6 f- K: `1 \2 V
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
( {6 G2 b5 j' U- [2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
+ i$ T4 D0 o$ M0 s( c+ g2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
( v! \) P3 j! l: y4 d/ o2-6 作业节% ]% Y& B7 I9 ] D/ a! u, J1 q
3 N/ r( G# p! r" m+ `% U J
第3章 机器学习之逻辑回归
2 `' J; l) z& Z$ Y, W3-1 分类问题介绍 (16:40)
- D& ]. b" i( V3-2 逻辑回归（1） (14:54)
$ ~. n+ d* L+ [, x- | g% `3 z3-3 逻辑回归（2） (14:30)
8 ~2 E0 l# ]7 f; @) _1 F" j- e3-4 实战准备 (13:31)' F- L, _/ n0 K, W, Z5 Y$ {
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
0 E1 x: }( ]* H3-6 考试通过实战（二） (16:01)
# q# {+ K. _6 l6 K3-7 芯片检测实战 (16:30)
$ _9 }5 m$ g+ N E* }3-8 作业节! N! r+ |8 G: y( H* d9 y
3-9 作业节8 v' R- @' n4 m: k" a
? R- v2 G! q第4章 机器学习之聚类
& o( V( E0 ^* Z4 ]: H4-1 无监督学习 (18:37)
% p0 B2 [) w. ~3 Y4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)) `. }+ [) V4 N
4-3 实战准备 (09:19)
) y3 ?6 y. m6 ~2 Y4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
7 z0 \8 j$ U0 }5 x* O4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
( T' `9 }* q- A6 [: d+ j5 f4-6 KNN-Meanshift (16:51)
. P6 f4 ~) I# w6 e- Y* C$ y4-7 作业节7 t5 n9 G. N2 F l# d M9 a& M
4-8 作业节8 l9 K: y( e+ b3 ]. h3 {
: L' @3 V. \5 w# r第5章 机器学习其他常用技术
5 g, ~6 l U9 _2 A% U3 M4 O5-1 决策树（1） (13:22)
L5 |0 o6 A0 u; w5 w4 M5-2 决策树（2） (14:48)
* {) g* W9 v4 k4 e5-3 异常检测 (15:36)5 E+ ^; p8 z2 r- l x
5-4 主成分分析 (17:18)) s0 i; X. r' {
5-5 实战准备 (22:19)
8 W' C$ T7 F& X' {, N# U9 E5-6 实战（1） (17:06)0 b3 J+ H) [) q. C# e( P4 S& H: L
5-7 实战（2） (14:49). B6 B6 a5 J: c8 C) I* s
5-8 实战（3） (23:32)5 {, m# i& x% y' u6 z/ I
5-9 作业节
. y6 k0 D6 \8 P& S4 O0 t5-10 作业节
; R* @7 B; x7 `9 e8 J# f R/ p) G2 k2 S# L9 q* \. G2 W
第6章 模型评价与优化
0 g# e! ~+ a, S2 o2 K* n. S4 U6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
& _7 _ f" d" S8 p/ u ~6 ^6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37): ]6 g0 R9 a' e2 V
6-3 模型优化 (21:09)+ x0 v& B" D- G8 p# j4 h
6-4 实战准备 (13:43)
+ {% G) Q U9 E" R- ^# T' h6-5 实战（一） (24:53)# a! {$ g, b, R: _! a% I/ p
6-6 实战（二） (15:05): O/ \- _2 P" I# P
6-7 实战（三） (24:20)
3 _, W4 I" X1 z, y& O* W6-8 作业节
1 E0 _8 m3 n" O$ E$ z& X* r) l! `7 `- U3 M s8 {
第7章 深度学习之多层感知器' H, R4 q: g7 G( V
7-1 多层感知器(MLP) (18:18). o$ Y0 A% M' o$ S# j0 K
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)2 f% \% c# c) o+ T
7-3 实战准备 (18:57)* L; x2 l& k, W. u7 q+ E( l* Z
7-4 实战（一） (23:24)
4 d' b/ c/ [* L7-5 实战（二） (18:46)5 ]$ e6 _; m$ u9 p& @7 X
7-6 作业节
4 k; D( G0 y2 q0 @7-7 作业节
$ ` Q; _7 P: Z$ P) Y+ u
% H) H: x9 w1 O' q3 ?( h第8章 深度学习之卷积神经网络" G- u r6 P0 x$ `! |# ~! S
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
9 e+ k, }' P @( u8-2 卷积神经网络（二） (26:16)% y; k7 t* N; ?
8-3 实战准备 (15:18)& z5 c3 o. ~/ m8 Y5 i: i
8-4 实战（一） (24:17)
" w$ J( t6 V5 E$ N! c8-5 实战（二） (26:20)
; j% m- A; e7 n4 w1 p. S" O8-6 作业节
9 m [! }' g2 S6 H' v3 W) j0 ^# s1 r
- Q G7 d# H. m+ ]第9章 深度学习之循环神经网络 ^1 O* E9 k W" B/ ?* q+ A
9-1 序列数据案例 (11:41)1 p% ~, h& A) J% ^+ O
9-2 循环神经网络RNN (16:06), e& a# @$ {. U) A5 ~7 b; v6 r# k
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
5 Q# G( |# F, @9 v* s6 m9-4 实战准备 (15:25)
3 s; h, R5 i$ W2 O6 N E, l$ q. T. f9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)$ U t; c/ b- O9 F
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
# R) C, H8 n$ b! _, c: R9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
# @' ?9 `8 Q2 Q" ^9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
! t) u( s6 @( ?# t# O; W# u! s! \9-9 作业节5 w3 B. ~0 t3 q' ]
9-10 作业节7 s' X( L9 i$ e3 Q- {* ]4 K
2 G) D- E5 S# n# X9 ?% a
第10章 迁移混合模型' V( p6 o5 I4 o
10-1 迁移学习（一） (12:59)# h* l8 X2 a, w# c' Y" p7 p: q4 b
10-2 迁移学习（二） (08:48)+ M: s: |4 |9 s
10-3 在线学习 (07:41)
/ {' p, o$ L" X) a' k; n7 t10-4 混合模型1 (15:09)
& g6 A4 F& N. j. _$ q10-5 混合模型2 (13:25)
3 u' @: L7 r: i, T10-6 实战准备（一） (14:36)
p- X b; r, I- v10-7 实战准备（二） (14:05)' V s6 S& w8 R1 j2 s s U$ X
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
% L6 S9 I" J3 k10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
2 s1 i+ u2 A0 _ v$ ^5 M8 o10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
+ W* ^3 n' f% A10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)$ z9 x; b& ~6 i% H/ W
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
8 K6 Y) U+ u1 F( H8 u
6 S3 h9 W$ J& E) i第11章 课程总结
) L" @' \3 j5 ]. g% D [9 ^11-1 课程总结（一） (19:52)
- T- K [/ G4 g+ h* k) g11-2 课程总结（二） (15:41)* Y$ O2 N4 B) C1 k7 Z
11-3 课程总结（三） (23:16)
5 w, r3 ^' F" ]. K+ F- n: {6 b' W5 X" ] U% G( N4 S! n
9 Q% ~: Y: H' |: L$ g+ H7 P〖下载地址〗+ K' W$ \7 p S. S
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