[+ q: X) G2 ^0 P2 h
8 F0 \- a* M/ A〖课程介绍〗6 f8 q% }( n: e
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。
" Q0 T+ e5 S7 U* a6 q9 k) b/ T
+ e* R8 r5 |' v- ?〖课程目录〗
, ]5 G4 Q5 H% h% I. v; y7 p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2 {- V( C& j* @1 J
1-1 课程导学 (19:43)试看" H. _- i$ O1 I, g; S
1-2 内容快速概览 (21:48)试看) e" j& e& P5 O
1-3 人工智能介绍 (19:33)
T: X) H- o$ F# \1-4 环境及工具包介绍 (17:38)- B! A- z U0 ]* v5 O
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
- q! F4 G* r4 p" q1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
; Y0 [" z. L/ c K
' ?/ [$ {! J% T$ E第2章 机器学习之线性回归
$ S' D$ m0 ^% S! ^: y9 @# t2-1 机器学习介绍 (17:42)( Y, k8 ~6 C! c T" z, H
2-2 线性回归 (25:47)
" a; `( s7 T5 M r2-3 线性回归实战准备 (13:34)
) h) z# M& u0 }* n: k: u' |2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
' P$ F6 h+ B# Q2-5 多因子线性回归实战 (25:29)# w Z" b8 R: D% p- _8 ^
2-6 作业节2 G8 m7 U% l) ~( T" A
) F! i8 }7 g4 z5 C6 N$ y
第3章 机器学习之逻辑回归
\+ `' U. x: U6 {: Y+ ` l5 m3-1 分类问题介绍 (16:40)1 L! g2 W n( R6 E
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
/ m& N6 S! I5 O9 ^, x( |5 X0 \5 ~3-3 逻辑回归（2） (14:30)
/ i9 V M. p: v# I! Y Q+ J; `3-4 实战准备 (13:31)
5 _! q$ v. {) u: V# G& }, L+ E. @3-5 考试通过实战（一） (19:49)
: q$ p, w. p' Z3-6 考试通过实战（二） (16:01)
4 V7 W, o% [. d E3-7 芯片检测实战 (16:30) y9 j6 b9 o: R. K* k; m
3-8 作业节
5 ^ K7 W6 V1 N5 |5 [$ S1 n/ `, T) \3-9 作业节
3 B8 x' Z$ z; r5 t! `/ M: C1 b# z/ A: F; r2 o; t1 |$ U# Y% ?
第4章 机器学习之聚类" d. H4 U; O V4 Y& x0 C
4-1 无监督学习 (18:37)
3 v. c4 C6 N2 B" M% H4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)2 ?$ Q8 D4 M3 z7 S2 H* Q4 s
4-3 实战准备 (09:19)
* s- |$ M3 ?8 V: L$ ?0 `8 K& o% c, k4-4 Kmeans实战（1） (12:34)* j# b7 k4 V+ M' C
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
- {- L: g2 T9 p8 L4-6 KNN-Meanshift (16:51)
6 o& Y2 s: G* s. ?4-7 作业节
5 P: E/ Z* G9 i4-8 作业节
) b4 i6 @6 u3 h; ]- a+ y6 J. e# ^$ _) x
第5章 机器学习其他常用技术
# b+ M8 o$ h7 h) d1 |$ J$ Q5-1 决策树（1） (13:22)
1 i0 l4 e" t" t7 `) \- u' w5-2 决策树（2） (14:48)$ Q( P) x8 b- j
5-3 异常检测 (15:36)5 p% N3 s( i9 v# o
5-4 主成分分析 (17:18)2 ]% m6 F: ]; h$ L
5-5 实战准备 (22:19)
( c6 W+ T9 y% |) u5-6 实战（1） (17:06)% U+ D0 E9 z Q) u: X0 u* l: H+ Z
5-7 实战（2） (14:49)& M% w$ Q' R3 `' Y, i, r
5-8 实战（3） (23:32)
" I6 |) ?6 c6 |+ D5-9 作业节
4 R* W4 }2 Q- w0 ^1 ~5-10 作业节
. p3 q, P8 ]4 ^0 X# G! k! b; {* l- n( z, |1 g! Z4 X6 N/ _
第6章 模型评价与优化, v. \) J+ U" V: {: d
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)4 Q2 b8 t( w: x3 i$ k7 T
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)! i, `# q4 p d" [+ R4 t
6-3 模型优化 (21:09)7 O) O; s7 z0 y# W+ g. P4 T/ ^; |4 k
6-4 实战准备 (13:43)
2 G- v4 t; Q1 y& Y6-5 实战（一） (24:53)( I, _$ q; S% B8 x/ z2 f8 d/ ^& Z% H+ o
6-6 实战（二） (15:05)* K! X" \3 b0 I0 m4 K, r
6-7 实战（三） (24:20). N# V) @4 v" P/ {: B* O9 x# q9 Y
6-8 作业节
, k" E6 Z7 L, z
1 [/ T$ L. {+ [9 p第7章 深度学习之多层感知器
8 T& e( K' ~0 E' g* _! K7 n5 Y7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
1 [/ V3 S x' W& I7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)/ G/ U8 p, J3 k; S5 l7 }
7-3 实战准备 (18:57)
6 E% o B. h- T$ W. [! h7-4 实战（一） (23:24)
8 {+ F0 A. Q6 [. B- z& i$ B9 t7-5 实战（二） (18:46)
- W: h, a( V; h2 x+ C& ?! j3 Q' ?7-6 作业节; d$ P" R: t. Y2 h f4 x# C" I
7-7 作业节. L) A" P2 l" K: _4 t
: i2 I1 B' b9 H6 e* U) o, f# Q5 C
第8章 深度学习之卷积神经网络
8 d4 o1 b! [( _# n1 {$ }: l9 Q8-1 卷积神经网络（一） (30:03)* _; B. v$ |9 A# g1 z( _# M
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
7 v D3 o% i% w- y7 t; X- t8-3 实战准备 (15:18)
; H* L+ h+ J- A: T/ [- X8-4 实战（一） (24:17)( S" m. H: c; _" h6 B2 W
8-5 实战（二） (26:20)$ |; X. h" T2 r, G; \: S# I
8-6 作业节0 g8 B% d2 p& D9 j& ?4 \& M0 K
+ \ i$ W4 C: V$ ^! Q, E
第9章 深度学习之循环神经网络
( Y7 H5 L2 B2 U1 ^7 R9-1 序列数据案例 (11:41) ?5 u. Y( l2 A) u* `
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
+ J( a; T0 ~: E0 C# D7 P- x( F+ e9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
0 j* S8 K w8 g4 a5 \9-4 实战准备 (15:25)
1 Z! U! b" h1 R" d9 k8 t9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
5 E$ Z, w0 p) U! }2 N3 x9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40), W- ?/ M" U2 B7 R. Z
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08); L p& F, l* ?: R+ _; O: ?0 V& N
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)& {; g, d! n1 |7 t1 v
9-9 作业节) \0 R$ f W% l) u# R6 o
9-10 作业节
8 j! D( _5 _# a1 Z
2 u- _7 K7 g# \1 W5 z第10章 迁移混合模型4 z, @" q$ l8 F; J& B
10-1 迁移学习（一） (12:59)- H$ ^2 p9 f7 e5 K4 j4 T" `0 P% j
10-2 迁移学习（二） (08:48)2 b R; u2 s' D0 }
10-3 在线学习 (07:41)! R5 c. l3 r; q. T' Y
10-4 混合模型1 (15:09)" H0 J3 [2 I0 L" v6 i$ }
10-5 混合模型2 (13:25)
9 U$ P$ p" i/ o1 {- t10-6 实战准备（一） (14:36)' x( M! \8 E9 Q' K/ I T7 d; [7 d3 |
10-7 实战准备（二） (14:05) y9 d9 C* y$ |9 \- G1 B* W/ o
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
- T, }# Y3 T4 H6 G' t- y2 J8 [3 p10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)/ {$ _( `$ E, W X3 O
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
; K1 r* E) o! k# b+ A10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
, ~; m6 E8 F: R3 B/ [, ]+ y9 z10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
. k: i; y( G9 l7 m8 U; i L3 P3 I
第11章 课程总结
( h0 F6 x% F6 p9 j! u. C) F# Q11-1 课程总结（一） (19:52)
3 @) h, O* Z+ i# `7 W11-2 课程总结（二） (15:41)
s, N* G# A C* a: a2 X11-3 课程总结（三） (23:16)
8 J+ b/ O6 {# b, B5 [9 o( @+ {- o; }5 _2 j- x
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