1 Q4 Y1 g. W2 q- {7 O. Y; X. }- }- n& h, s5 K6 T
〖课程介绍〗
7 N, `8 K% f& {4 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。9 _# i& V2 H; }$ h; s/ X0 j& z
$ |6 F- ~% J1 x. v6 |& S〖课程目录〗
: J' d9 j; D9 Q7 _6 b( j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; L: y- u" L! d9 a* W
1-1 课程导学 (19:43)试看
; v( U% Z) H3 X% L) N8 Z1-2 内容快速概览 (21:48)试看
. l0 s* s* K. f* |# T9 r, C1-3 人工智能介绍 (19:33)/ e" l$ p t8 n* N: H; H7 _
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
9 `! C/ J& H7 f% b0 j1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
7 u8 S2 j: k9 `! Y1 @, u) v1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
; d6 s& [5 c' D& l( A0 O; ?4 U/ j8 h7 L/ b* r: ^4 k8 `: p: t( V
第2章 机器学习之线性回归9 ^$ V" t* k0 Y: j
2-1 机器学习介绍 (17:42)1 {, t( n# ^6 v! @
2-2 线性回归 (25:47)
" E5 G+ q* h( a% \4 @2-3 线性回归实战准备 (13:34); J; M/ h* p9 L" }+ X% x
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)& b+ b; h! s4 @/ E, [+ c, G
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)1 j9 z! }9 o. H/ _
2-6 作业节. g4 Q$ X. H8 S" E
' Y: K2 l, z3 L8 P
第3章 机器学习之逻辑回归2 q5 F# h# F* h$ f, Y! ^1 c+ G
3-1 分类问题介绍 (16:40)
7 ]7 h6 q7 |. p3-2 逻辑回归（1） (14:54)
+ ]8 T2 x" e7 h" g7 W3-3 逻辑回归（2） (14:30), F( h8 x; a0 w6 \) S* F
3-4 实战准备 (13:31)$ L- r2 \7 c# p! C
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
6 w: ?: F* c. u1 O- u# r% _9 F8 {3-6 考试通过实战（二） (16:01)
' s& A. n7 m Z9 k8 Y5 v/ B3-7 芯片检测实战 (16:30)( x4 i! Y8 q4 h5 a% g5 w+ m+ A
3-8 作业节" d4 g4 q# b9 ?7 v' C' b' V
3-9 作业节: p8 M, @1 A0 z/ e5 V
3 K7 _) o$ X" ^8 U& i第4章 机器学习之聚类
, J: g, v' x& D2 M5 W* j7 `5 w% v4-1 无监督学习 (18:37)+ j" h+ \6 G. i7 F& z6 M
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
$ v- P r+ }* d) p8 k4-3 实战准备 (09:19)- H; H( E( @" s
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)* \0 b& c9 V6 s6 [
4-5 Kmeans实战（2） (11:31); [' \2 c7 I) {0 R+ s2 ]
4-6 KNN-Meanshift (16:51)$ I1 K0 Z* p' B0 L) l; _" j' h# y
4-7 作业节
: X+ g, `) u3 c, d( ?% o% r7 e4-8 作业节: [) m! S$ d- A8 g
4 y* P$ u. y! q( d9 M, B
第5章 机器学习其他常用技术2 j& M4 d' r- P6 S' j! q! ~: D
5-1 决策树（1） (13:22)
4 V" s- e/ @6 N( n! P$ l5-2 决策树（2） (14:48): `; i8 j0 i) l- D) A# j' }
5-3 异常检测 (15:36)
- Z3 O. M! `( F& X7 {6 y1 V5-4 主成分分析 (17:18)7 U* m% P; ]$ [# A
5-5 实战准备 (22:19)' @3 y; F' D" ` Q2 _
5-6 实战（1） (17:06)
6 C- ]6 O$ T9 q: C: C+ I5 {: _5-7 实战（2） (14:49)
5 j: V$ V% m, ^5-8 实战（3） (23:32)
q a, ^) d5 g# j5-9 作业节6 y$ ^' X8 W" H$ P9 m: I' ]
5-10 作业节
- e: C1 l1 c& _. T* b0 S* l8 i Z& h; v+ |! N; G
第6章 模型评价与优化6 ^5 c6 N( l, \
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
7 W2 }, g- x8 w2 A) g) Q2 W' H6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
$ m- O$ F6 G+ }% H" B# t; I6-3 模型优化 (21:09)
# d, p6 c9 T5 B7 E6-4 实战准备 (13:43)
+ p4 C+ q, S# M8 ^1 a; X9 Q; U" t: x6-5 实战（一） (24:53)
+ K- r" [1 T' R6-6 实战（二） (15:05)2 Q2 g2 `1 e d4 h6 k# R# s, u
6-7 实战（三） (24:20)
+ }# d& j0 D1 [2 \; M; p% M# c6-8 作业节
" z: g. X! D" V# Z; Q- Z. A
' S0 X' I( n6 D7 \5 ]1 n第7章 深度学习之多层感知器
3 p5 p- Y2 \9 ?/ \5 M7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
% i7 x, s: ~3 K. U0 {% u8 {7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)/ |* k7 b# J. K, L
7-3 实战准备 (18:57)
, w+ e! _+ P. N9 t; [7-4 实战（一） (23:24)
6 O8 u: c# R* _6 ~' \8 \9 V7-5 实战（二） (18:46)
' J, Y$ x3 k* {5 G% {) {+ x7-6 作业节
- M0 ^6 _5 h/ n8 Q7-7 作业节
5 f# M; L# ?. e' H/ ^# M H& n
8 N* p5 ^- p, B第8章 深度学习之卷积神经网络6 R. u, G0 W! u; |: Z' @
8-1 卷积神经网络（一） (30:03) x* b9 |7 g3 c8 N' ^# h
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
. y' F# Z- \( D8-3 实战准备 (15:18)
( T7 S& P: ^8 T+ p+ p8-4 实战（一） (24:17)% G8 b5 p$ A4 y1 x4 Z$ k# }. |
8-5 实战（二） (26:20)% K/ Q3 t5 y; G0 {
8-6 作业节
$ y, b2 X2 k( t- z6 J
- o- _4 a" t- v5 g/ y7 Y) }第9章 深度学习之循环神经网络6 y5 c. Q& S! V6 t1 A! N4 z
9-1 序列数据案例 (11:41)5 R" ~5 p4 F- ?& U
9-2 循环神经网络RNN (16:06)+ L" [# Y8 Q" @. s2 I' p
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)# U& H# l, p6 r+ S6 U2 f
9-4 实战准备 (15:25)9 q* a. k; z( l1 K0 s; ^$ b
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49); G$ W, v7 U6 ]2 D! x" Z
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)# \' \/ f2 L& w; ]5 ]2 ]8 G6 ^
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
$ p! n$ x# Q9 H# F9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
6 B2 g0 T: y1 X Q2 ~: W9-9 作业节: N7 c3 Y9 [1 g) j8 H
9-10 作业节9 g3 O) N2 b, c
# }/ F% b A' t, {$ R9 o* B# m6 I第10章 迁移混合模型
! J6 [$ }+ `+ D% S' h) l6 x10-1 迁移学习（一） (12:59)' G) E4 P% K9 n
10-2 迁移学习（二） (08:48)
4 F/ ]. E+ t+ P- E; ]: Q7 ~10-3 在线学习 (07:41)
0 Q, C/ ]3 G6 j! F$ ?$ j2 ^10-4 混合模型1 (15:09)
! r8 P4 z9 l, Q1 T10-5 混合模型2 (13:25)6 t9 R5 z: ?" V8 I
10-6 实战准备（一） (14:36)% w) @% _% q' A
10-7 实战准备（二） (14:05)
1 w% S8 g9 _7 c( w$ c# O9 t# U8 G10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)3 k7 Y1 Q8 w$ ~$ j4 X
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)" \( e4 y Q7 c& ^" E; T {& e
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)! v, R0 [5 z( _* ?, _: ], _- G" Y
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
/ @; T8 s& G8 c( x2 `10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
. |) e. @9 l) r$ L6 R+ _, H
' ~3 ?9 b" e6 m) A2 n) Y第11章 课程总结# G* v, F/ O& {! l
11-1 课程总结（一） (19:52)
4 c8 N5 R' `- U" g7 B11-2 课程总结（二） (15:41): m- Y; ?- `- D' L0 U, T" r
11-3 课程总结（三） (23:16)# I J8 g" `; x2 F, }
3 |# B3 |+ p9 N; u1 i9 o3 U& T+ I
/ J0 B3 I# h; N: a0 a8 J: t7 J
〖下载地址〗
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