" z! K( i5 ^) @
7 w7 `& y# i- X! S% N6 d5 Q/ ?〖课程介绍〗; U1 I& P$ [% k6 D# V& z# i
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。& J& m3 X- h! R6 C$ i0 }# D4 k
) e0 Q; k! F# n; Z" x2 F5 ~
〖课程目录〗4 q1 C! d. p2 M! @6 P/ D
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$ n9 { S7 i- E" H/ B. t+ k
1-1 课程导学 (19:43)试看' y8 o+ e* {9 p9 X
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
; e) v/ f' U+ r) e1-3 人工智能介绍 (19:33)4 E3 Z3 T) c3 Z0 W
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
/ O9 d. [6 w Q" [3 E1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看4 w6 Q4 m1 h2 B+ t, u2 \& ^
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
. E4 k5 a- r9 }5 |% E9 c7 K2 U+ d h( W
第2章 机器学习之线性回归8 B4 v0 \) t2 j R0 Y# S% ~: C4 U
2-1 机器学习介绍 (17:42)1 y: Q q" o/ i* O9 B. l) W
2-2 线性回归 (25:47)
' c; M6 M0 M# A6 s% x3 x2-3 线性回归实战准备 (13:34)
" y1 K8 I L9 }- g3 w6 r4 U7 l2-4 单因子线性回归实战 (17:18)+ q d+ v5 O: H2 Q/ V4 w# s
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
9 B; k; G5 E* I3 q+ I2-6 作业节
# K6 m& e- s. j; P1 T0 d, _; r; d1 T# T3 o: V, G
第3章 机器学习之逻辑回归" t: u) U6 M$ W
3-1 分类问题介绍 (16:40)
$ G4 P( ^5 m O; O5 _3-2 逻辑回归（1） (14:54)
6 T; W2 Z( C* m% K) u% m# I7 ]3-3 逻辑回归（2） (14:30)
9 s$ L, `9 _+ ^3 Q# u V3 C" E3-4 实战准备 (13:31)
* m/ g; E4 E& l2 r6 u( v j, h3-5 考试通过实战（一） (19:49)5 J" T @% A7 v/ \, {# Z( r
3-6 考试通过实战（二） (16:01)
7 w2 }9 q. O9 s) ^0 C0 d3-7 芯片检测实战 (16:30)* _7 q C; }+ |& D) }
3-8 作业节8 r. Z; G1 k3 w) V7 {3 @$ o3 F
3-9 作业节" i9 _9 ~; z- G3 c& _, _$ [
9 r P, n. t* b+ p/ \7 c
第4章 机器学习之聚类
5 N! C: m$ U8 q1 H( o4-1 无监督学习 (18:37)' y0 \9 }/ `1 U( @& i% i8 s
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)" Z0 q, ^* y) c- ^: w- e
4-3 实战准备 (09:19)
, o1 K# e1 Q" Q4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
# o& W2 Y4 O$ ~% c8 k4 b1 x4-5 Kmeans实战（2） (11:31)# ^- o, j' ~+ R0 j$ u) b% R) B
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
A" k) \( ^* d2 T/ O+ {4-7 作业节
! `9 ^% d5 C3 U% `5 L4-8 作业节1 q5 _* i8 K) [& Y8 N9 ~ {; S
& M: |- n( X& B+ T! y7 O; w
第5章 机器学习其他常用技术
/ ?9 O, J: Z! g& U7 a7 O+ D# ?! W5-1 决策树（1） (13:22)( w$ u5 F- e0 E7 t' L
5-2 决策树（2） (14:48)
. a) ?6 _# I) \1 Q5-3 异常检测 (15:36); l; S5 J" y7 @) o
5-4 主成分分析 (17:18)+ x4 b0 z* E# _ E A! Q
5-5 实战准备 (22:19)
8 C4 O r' p8 P4 x! O( E2 \5-6 实战（1） (17:06)- d, X0 }' O0 l/ V% n
5-7 实战（2） (14:49)( T$ t3 t; E \
5-8 实战（3） (23:32)
; O, R% f4 K2 f. r# J$ F; h" J5-9 作业节' \/ W5 M7 Q0 y) s
5-10 作业节
2 @2 w4 y" b# A' F P% d8 Y$ Z2 S8 O+ I, J
第6章 模型评价与优化, g+ x6 L! O) s% `8 q- @: C2 n
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
# ^- u* S- M2 B" i" |5 H* W6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37), i" U& `. M3 s1 t) W! M0 j
6-3 模型优化 (21:09)
$ ]: a6 j U+ h- q a. a& c6-4 实战准备 (13:43)
$ P* q. p, f9 _' s7 F/ v: b! I6-5 实战（一） (24:53)2 R) r4 {9 L% f) g; Q2 y: E( o
6-6 实战（二） (15:05)
+ k3 `" y/ h1 @ S6-7 实战（三） (24:20)7 N; h6 }9 ]7 e
6-8 作业节
9 [% _" L* Y4 u4 h9 @. g$ s# o9 U; k; T+ Y
第7章 深度学习之多层感知器
! F$ Z; d* e4 L v8 u _& y7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
; ]: h5 o$ b( {3 W, M7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)% r& @6 H2 ^: ]5 D# }" q
7-3 实战准备 (18:57): t o& X. @( `% a$ ~: I
7-4 实战（一） (23:24)5 V" V- f- c! x5 v, u* f
7-5 实战（二） (18:46)
" R. m$ T& ^( }' r7-6 作业节
; j& N$ k( X0 i. c! Q! x; M N7-7 作业节. r7 p" H9 `. I$ Q
6 w' v+ \8 z$ i第8章 深度学习之卷积神经网络
9 M" ]. f2 t2 H6 [% S! a8-1 卷积神经网络（一） (30:03)" h `0 ^, j/ y: ]: S* Q/ C# ^4 w8 h
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)4 K6 D# f, R7 w/ F! u
8-3 实战准备 (15:18)
0 b; X$ @% p" M8-4 实战（一） (24:17)3 z6 ?* ^% H& u6 }: L
8-5 实战（二） (26:20)6 n2 Q6 T6 `% R: M- x) U7 c+ [
8-6 作业节( I X! f4 h" o+ a3 y
0 `7 y/ R4 i0 T3 `
第9章 深度学习之循环神经网络/ R! k" X$ C \, b
9-1 序列数据案例 (11:41) b; l8 ^3 ~7 z' ]
9-2 循环神经网络RNN (16:06)2 C1 q+ H2 q" b/ ^
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)# J, O o2 K: \" D4 X
9-4 实战准备 (15:25)
6 |' d0 B7 L! t1 U: L7 x6 b5 j3 ~9 x9 p- ^9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)* C$ R1 c) z: g& E
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
5 ?& N. i" B# N' j' t6 }) f9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)+ l# _$ _' }8 }- N* {3 Q
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
& O, ^8 ^3 B! r5 E8 R4 a3 ^1 |, B9-9 作业节; T# j6 p1 Y4 N7 j) o
9-10 作业节$ X; z+ _+ E; a3 |4 `
& L% n& N4 I: @# R+ n5 M
第10章 迁移混合模型
! P7 B. k$ `- i! ^* P! }# L10-1 迁移学习（一） (12:59)
a# T: i( W5 g9 `/ @10-2 迁移学习（二） (08:48)/ A0 \; n2 l5 A8 u; x: j: r
10-3 在线学习 (07:41)
$ m6 }7 I0 J4 a# p( Z" H, \10-4 混合模型1 (15:09)
# ?3 t5 z: P/ X9 G, Q10-5 混合模型2 (13:25)
7 k* e2 w8 `+ r; b1 q- U10-6 实战准备（一） (14:36)
, i# ?3 ]: L2 _7 W10-7 实战准备（二） (14:05)5 w9 H6 c0 {8 u: T
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)2 |7 A c, k$ b0 C) K, U
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
' `7 v# C! o& j0 e W: w9 |) |, G10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)! @+ Z) {- j8 ]6 U
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)# m) y, j+ m7 d% Z3 i+ D7 o. @$ S( c, P* b
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)5 S& g+ ? U. t* G" M/ ?1 _! d
0 q, ]/ F) `2 `/ B {
第11章 课程总结
# @6 L/ Y5 J; C9 K2 B11-1 课程总结（一） (19:52)
. l2 O6 z) n* i) C11-2 课程总结（二） (15:41): _! B& h# Y* o4 D) V0 W& {
11-3 课程总结（三） (23:16)( q! P8 s& n$ K8 M" e. o5 _9 c
% { l, P: p$ v% F) D7 u2 x1 H. E
5 ^8 V5 Z" V+ g" M/ C2 h6 Z' W
〖下载地址〗# c8 l8 l4 a3 f, G$ z: r+ x+ o) `
5 U a, N: }4 p. \2 K3 s〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
! g( }1 g" ^( M6 [! h全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
4 f. i9 l# g, y* T+ U# J" a+ S" `4 Y1 r; H+ m2 D( s- y
|
|
[复制链接]
