Python3入门人工智能 掌握机器学习

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16810226246257.jpg 7 O* `/ {& Q. e1 n; J- C

9 J( G3 b- z+ ~1 J, C〖课程介绍〗5 V3 H- r& z. V! r+ b2 Y2 V+ k
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。4 i, H1 f' u0 G$ {! o( O
5 ?# |9 k. s# m: l2 K5 R
〖课程目录〗: P' W' T) R) v- ?5 a: F
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
, ]* r8 F1 L8 Z$ W' v3 M1-1 课程导学 (19:43)试看
6 }) O% y1 [$ T1-2 内容快速概览 (21:48)试看
1 t: F+ L# O1 T  @! g9 m1-3 人工智能介绍 (19:33)
* b; b8 p7 x; W8 A, b4 E' y1-4 环境及工具包介绍 (17:38)! P% P) T/ d- j% D
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看( y( P9 m( B$ D$ A4 {/ y
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
& j; `& z) R# ~1 n0 \' u  a* T" ?& q2 U% x, ~" U2 x' ~! V1 W; R
第2章 机器学习之线性回归% _# Z8 I( O2 X- d% D; \  r
2-1 机器学习介绍 (17:42)
: D3 p2 z5 x& i4 _3 g2-2 线性回归 (25:47)
( }- {" z% {) _2-3 线性回归实战准备 (13:34)- _! g- Y# t) z! _9 L( N
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)) W2 N$ S7 w, [% _
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
9 Y1 C7 X2 Q3 O7 d4 |) O) S2-6 作业节
  h" P7 x! S6 T; t, x! S% \2 E5 b( E5 V! b9 F3 c- ]& @6 d
第3章 机器学习之逻辑回归
* q* r. s$ q; E, ~& N8 K3 Q3-1 分类问题介绍 (16:40)
$ B& {( M* R& }& X( ^3-2 逻辑回归(1) (14:54)6 k- _) u5 N. C* J! y  |9 Y0 d* u
3-3 逻辑回归(2) (14:30)
' ~8 Z5 q1 M/ g" m, E* \) |2 S3-4 实战准备 (13:31)
5 @7 G+ S$ Z2 y3-5 考试通过实战(一) (19:49)7 ?& [+ ?' @( M" A9 m! j9 i$ o
3-6 考试通过实战(二) (16:01). c% ]4 R/ h1 h- q* ~8 s8 `( u& |4 @
3-7 芯片检测实战 (16:30)
3 [: b' J2 \" D1 ^8 `9 v3-8 作业节
" i, b% i) F! H3-9 作业节
5 b% R/ _1 O# z  n
( U% n9 M) g" t4 o/ E第4章 机器学习之聚类
8 ^! ~  s3 Q/ D9 }0 f" q. ~4-1 无监督学习 (18:37)) a1 j# q: C% |) m
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)2 Y: ?( S5 j# h5 y& h# b" J
4-3 实战准备 (09:19)
0 I6 I& _1 A8 S* T2 H- O0 Y4-4 Kmeans实战(1) (12:34)
" C& r% @* c" s7 K% @$ W# U' [4 @* |4-5 Kmeans实战(2) (11:31)3 M0 E: o  Z1 Q+ Y- X+ M$ |
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
! X7 g* l& O/ d2 {# \0 q# J4-7 作业节
- q7 k1 N  ~' e8 s4-8 作业节
3 `6 d# u% \. B. s2 p. W/ R' R
/ C5 _1 p6 K' g) v9 e0 v7 t4 f第5章 机器学习其他常用技术  ~' j& j/ Y3 Z6 }7 _
5-1 决策树(1) (13:22)
# ?* O: S1 }; P* s$ s5-2 决策树(2) (14:48)9 n/ m4 f6 Q& y) t! P0 y. Y0 ^
5-3 异常检测 (15:36)
1 R" x  N8 R/ w& C/ |) W5-4 主成分分析 (17:18)1 W+ @# U2 a# d- i- T) f5 |% G- g
5-5 实战准备 (22:19)
7 L5 _/ N) ?0 N% P5-6 实战(1) (17:06)
- b# X. n2 h! M; H0 X$ v5-7 实战(2) (14:49)9 m' t, n; S9 E% F5 x# M# Z
5-8 实战(3) (23:32)0 m% \) Q& B" M6 i$ A1 z: q* L0 [  e' q
5-9 作业节
% Y- S7 c/ x4 O0 O, ^6 v) W, ]! Y6 V" i5-10 作业节5 l7 n) q% C8 m$ M+ O
" S8 K3 C0 M# L' ?- r
第6章 模型评价与优化
7 C: ?) J5 Y% Y% Q5 u  U4 ^6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
) T) n* ]" U2 F6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)1 v; \4 `1 o1 ]6 E. S
6-3 模型优化 (21:09)+ W$ x$ b$ C( S/ k) f1 q
6-4 实战准备 (13:43)0 @8 Z& f5 `: g! v1 h: u! Z* s: d
6-5 实战(一) (24:53)% @5 Q9 x( ^8 f# X+ Q
6-6 实战(二) (15:05)/ o0 P* a& b0 o4 b3 a
6-7 实战(三) (24:20)
" b% E: K7 A0 i$ Y$ k6-8 作业节
8 b# w0 X/ q/ E5 ~5 B. {8 o' |; m8 L3 {) H) G6 s& C
第7章 深度学习之多层感知器. k8 q; H" A( K* z
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
! R( D: @" ]2 {3 w- @7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)8 O- u. {. b% C8 Z3 ?# X
7-3 实战准备 (18:57)4 i3 M& f0 V4 \5 ^- u2 z. i$ X) W/ U
7-4 实战(一) (23:24)
( d' c: |: W8 C2 F/ U% A$ d7-5 实战(二) (18:46)
* l. r  _+ I. k1 T1 H* E7-6 作业节; M# P" M( _. c( X  O& G, W2 I
7-7 作业节: o& F& R6 y4 E
0 ?0 R" j' m+ g$ P. H0 |
第8章 深度学习之卷积神经网络2 B5 _! r: i  R" J, y+ j
8-1 卷积神经网络(一) (30:03)$ }( e: z) N0 }
8-2 卷积神经网络(二) (26:16)- `, L& e2 `2 E8 f' E! _4 o
8-3 实战准备 (15:18)
4 ?4 B1 D! V6 ^. e8 @8-4 实战(一) (24:17)
1 l; ^* X0 {9 I2 q' Z8-5 实战(二) (26:20)8 K4 _9 G9 E# N1 A$ G( `) L
8-6 作业节
3 R6 W+ x4 ]5 {  N% s( j
* t2 b( T( y  n: E, G第9章 深度学习之循环神经网络
$ m( M$ L% e. a$ o7 `3 N9-1 序列数据案例 (11:41), i+ e' e/ Z. S  ^# f; [& ^
9-2 循环神经网络RNN (16:06). M' L; p- B3 r2 ]& p
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
! o! P4 N  v2 b0 }" h  O9-4 实战准备 (15:25); i0 D+ K7 R' q2 V& a3 f! J6 @
9-5 实战(一)RNN股价预测 (20:49)
' m  [$ `6 A8 R* n4 j, W) l" C9-6 实战(二)RNN股价预测 (12:40)8 t$ L# m2 w% P2 ?" L% {& f$ V
9-7 实战(一)LSTM实现文本生成 (22:08)
3 W; ^4 C% `% x. U: ]9 I- W' w) C9-8 实战(二)LSTM实现文本生成 (09:00)
* M. d: ?. ~- [  l* w' I. m9-9 作业节
, w+ f  A9 H3 U5 d1 P9-10 作业节
6 a- Z' o7 i: A1 a
" {" V+ w6 a4 j3 N" F3 L第10章 迁移混合模型( K5 m5 S5 g4 J) S1 ~& k3 l
10-1 迁移学习(一) (12:59)
. m+ a0 k5 f/ k10-2 迁移学习(二) (08:48)8 H  j' t# I3 M& O6 ^3 l* |
10-3 在线学习 (07:41)0 w8 e3 I; v5 |1 V! ~
10-4 混合模型1 (15:09)7 N% h0 N4 L% Z+ L
10-5 混合模型2 (13:25)7 y% O- m. u9 y2 y* Z4 s1 B
10-6 实战准备(一) (14:36)
! J1 v9 a% S5 `$ q10-7 实战准备(二) (14:05)# t# `  a2 d' V% K! e. A
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)! i9 `% k1 v3 I& R
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类(一) (25:10)
$ P  N8 H5 ?3 R8 f7 H5 K+ }10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类(二) (16:23)
4 V2 x( q# a; l10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类(三) (17:10)5 U4 Y7 E+ }5 ]' G6 M) p
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类(四) (13:23)
& [, T: |& i; @0 R" Y3 {! A6 v) c/ k, a4 z8 M" k
第11章 课程总结+ D" j( R/ h7 E( y  z  d
11-1 课程总结(一) (19:52)
& K0 q# Y+ y0 V) p: `8 x) _4 R11-2 课程总结(二) (15:41)3 I: E# Z1 O; [7 F5 T# h0 m  m
11-3 课程总结(三) (23:16)
1 o, y+ G  E: Z, I5 E: E1 C
0 ]( F$ G  x* D, F5 g0 {3 h  d0 W
5 V, N5 K/ S/ \* I〖下载地址〗  r5 F9 U3 {) G4 Q. `
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ustc1234 | 2021-4-24 09:47:26 | 显示全部楼层
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2583151529 | 2021-4-24 18:24:43 | 显示全部楼层
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qwety20185 | 2021-11-5 01:11:28 | 显示全部楼层

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xiaoyou | 2021-11-9 09:21:48 | 显示全部楼层
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modalogy | 2022-9-6 08:25:14 | 显示全部楼层
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ustc1234 | 2022-9-6 10:04:56 | 显示全部楼层
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春游的夏天 | 2024-1-23 00:48:29 | 显示全部楼层
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