! w- e9 D3 ]: T+ I4 A7 R: G
3 Y6 i2 |: t! U$ A〖课程介绍〗
8 _6 h+ q! f1 A; A( a4 @0 [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。
5 [$ Z& T+ t$ _5 E) B- z
/ V2 W( j- B, y8 u1 L( i〖课程目录〗/ ~, C( N* n1 p6 @# E- b
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# R2 R% e+ f2 Z. H3 s" L4 a
1-1 课程导学 (19:43)试看 F5 |5 w1 J; l- \1 G! k3 _- R
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
" U' u* m% Q( X2 `3 [; G: i0 r1-3 人工智能介绍 (19:33)! z3 d5 j& z. }4 _( F# G
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)0 m, Y3 V1 a. b+ Y' [6 c1 h0 b
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
! ~ h( t# p3 i% q3 F8 l1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)6 O! T% p9 e8 l, o1 {
# Q) g4 j" b! Y* d( p1 Z第2章 机器学习之线性回归" c( I2 m8 _1 F$ { f! l
2-1 机器学习介绍 (17:42)
+ l4 M T$ x. W# I3 `2-2 线性回归 (25:47)9 Y* V: @: }, K2 i
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
9 [' n- `) X" ^( | o0 K2-4 单因子线性回归实战 (17:18)6 Q/ T( h1 V8 M# B8 J, f
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
" W6 b; M3 V' T, }7 W( w2-6 作业节/ y9 a) I- T4 V& K3 E6 t+ i
: Q# J8 }* d( d- I
第3章 机器学习之逻辑回归8 S4 F3 d/ q# H
3-1 分类问题介绍 (16:40)2 @. l4 [+ ]2 }7 i* {- j
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
7 a: w) u" | ^) j3-3 逻辑回归（2） (14:30)
8 V8 c$ S: M2 ?3-4 实战准备 (13:31)9 [% n: P3 x; B2 D
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
A. o6 n c( S* X9 q" S* k- g3-6 考试通过实战（二） (16:01)2 ~0 y" D D; g# x' m: \* p# e
3-7 芯片检测实战 (16:30)
; Q2 I! p5 _' x) I* j3-8 作业节
% Z8 `& q0 {" t* X! c8 b/ l3-9 作业节, ^6 B& c: K' q1 h6 n& F
% m* q6 e0 k2 c: \+ b9 @
第4章 机器学习之聚类, Y5 U* a% ?9 C% C6 U
4-1 无监督学习 (18:37)
/ }" E' V1 m: D9 R& b: _4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)$ j2 \; H$ [% ?: J
4-3 实战准备 (09:19)# ?( V' H8 H" M# U& O/ u% ]
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
3 h# s. j, `' J( Q4-5 Kmeans实战（2） (11:31)# T. y. w/ o) s U+ z1 S& @
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
2 y L# B# Q/ G. {; ~: t3 N" v. Q% o4-7 作业节
q2 m8 x0 e0 |; Y) D' x4-8 作业节! o: B+ S: p; [6 O3 w$ Y3 M) z$ U
5 Y% k8 h& K/ ?& u; ]0 y
第5章 机器学习其他常用技术" b F: {+ |# I% v5 I
5-1 决策树（1） (13:22)
3 i3 o; m$ @' x; ^3 G5-2 决策树（2） (14:48)* n' B" m3 q' G6 Z1 D
5-3 异常检测 (15:36)( q. l6 N2 \ S @
5-4 主成分分析 (17:18)
$ {6 L& J" U( {, n: [; i( O- w% O9 H5 {5-5 实战准备 (22:19): V8 W P, K5 ?; J% |
5-6 实战（1） (17:06)$ V$ w9 B4 `. b$ K' w
5-7 实战（2） (14:49) }1 J0 H( Z5 l4 [6 v+ z7 [
5-8 实战（3） (23:32): x4 f- z# i$ X) u- J
5-9 作业节6 _, R/ [" `% U- {! A
5-10 作业节
( s- _9 B) U4 q' w1 X, J. Z
* O+ a1 ]. X2 \7 b$ H9 P" J0 v第6章 模型评价与优化4 d$ u- a' T( v# c1 F; H$ u$ t( G
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)% n0 ?- V& C( F8 R! E" e% }! r3 C
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)# A% ^4 z9 m4 Z: u9 Y( N
6-3 模型优化 (21:09)6 Y, \0 L4 X( d' Z/ f! J
6-4 实战准备 (13:43)! R G+ t5 j6 A0 f0 U
6-5 实战（一） (24:53)" k9 @' U8 e$ E8 t0 a2 i$ N
6-6 实战（二） (15:05)
! c5 A/ m. y. r6-7 实战（三） (24:20)
# x) `; ~) h0 p" V" r6-8 作业节8 z$ z! q i4 J# S3 n
' F# m2 o6 f& A第7章 深度学习之多层感知器
, k b6 b; e: ?; m9 G% g; a7-1 多层感知器(MLP) (18:18)9 X; W9 j* U3 @1 U' I: Q. p
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)3 h4 m0 ? f5 j
7-3 实战准备 (18:57)# F- z' \ i* F4 p- {6 Q7 v
7-4 实战（一） (23:24), T% q- U+ T1 |* n3 q
7-5 实战（二） (18:46)
& Z9 A% v: h8 {; O7-6 作业节
8 N4 y# a2 L) n6 i9 N9 E6 }7-7 作业节' ^: Y+ }9 n; C9 U' v
" b% ^. d1 g3 G# {$ w( G6 K! A8 n* U第8章 深度学习之卷积神经网络2 u) q& T% W( H1 @6 O1 y( w: n
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)+ i9 [ o0 b, R& P
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
- m# Y" K' A. J5 u( ~) ^8-3 实战准备 (15:18)
5 e- s! l9 }, Y2 U3 k* `8-4 实战（一） (24:17) s! E5 A1 j# a; ?7 A0 j6 I
8-5 实战（二） (26:20)# B! K* g$ K- C& _1 w
8-6 作业节 I$ E1 `' k1 [' A" g( }0 k
. e5 r1 \* g1 k+ p
第9章 深度学习之循环神经网络# H, W% T+ i) e0 R& E0 s
9-1 序列数据案例 (11:41)4 K" z& p( p; `- v: d' L
9-2 循环神经网络RNN (16:06)- V& t9 b. s- z
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
) i/ I+ t- |% \ ], i. J9-4 实战准备 (15:25)" e N& z. I# m0 q
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
7 [ Q8 v4 j4 W0 \9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)5 Q9 X( {$ @4 F& n( f
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
! F0 W$ d/ Y* m( T$ }: x) O9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
' n3 B! ^7 `8 C- c# P9-9 作业节
4 }( b$ Y/ d7 R7 ?5 C6 O. K0 N9-10 作业节9 L$ Z. ^ i4 I# v3 ~* X: u
5 Q/ Q; |% y: F3 r" ^) @5 V
第10章 迁移混合模型/ e1 t( y& _6 s8 g
10-1 迁移学习（一） (12:59)) b8 m6 S0 i8 n2 X. N
10-2 迁移学习（二） (08:48)3 ?6 `$ j* ]/ [, R3 ]: q
10-3 在线学习 (07:41)
& ^7 P6 H3 F7 R F10-4 混合模型1 (15:09)
3 U0 \2 b, z) K5 E. r10-5 混合模型2 (13:25)7 g. v' `5 m4 F
10-6 实战准备（一） (14:36)1 Y( B. S; N2 f. p, Z2 m8 \6 O
10-7 实战准备（二） (14:05)
8 v" u3 X( u# ?" @+ @) B: p" n10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
4 c3 U( F9 l9 W4 x10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
7 W- [+ A2 N" k0 Q) t1 s( O10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
/ ]( A; o% J2 Q$ |, w( q( D. f$ @10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
, |# C) q8 B" I# ^% J: N; C* x4 A10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)2 }8 N; b: q# A9 z$ j
4 ^2 s; z) \# a/ S+ X' U& v' q3 V
第11章 课程总结; I) [: C. p6 f0 E1 D& [
11-1 课程总结（一） (19:52)! ~/ ~9 B: d O- \
11-2 课程总结（二） (15:41)+ Z: E( } \6 e0 I% G* e
11-3 课程总结（三） (23:16)
+ y- H, K: w8 T% r+ r% o. b: m& {; ?: V# D" L, s2 |
" N4 h$ K0 p$ W8 Q" S& h" y8 ]( u% l〖下载地址〗/ g1 I2 I7 o! n$ l4 }
, d- ?7 t' `: |) t% U+ r! \3 H
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