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0 J. q' J. t2 R% D〖课程介绍〗
# Y; l- ?0 d+ Z0 | T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。
2 a$ }" e4 X; h2 h) Y T( C l. P5 J3 @$ _" @* P* f0 D8 l
〖课程目录〗) V G' `% w' B* R! {
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
/ \& ~* E! ] Z' n0 W1-1 课程导学 (19:43)试看* Z/ O1 x+ ?6 p" l
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
# p; ?+ r+ R. P$ [6 D# [1 T4 v1-3 人工智能介绍 (19:33)
2 J- T- `% \' p1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
- ?, U5 A. p+ s: q1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
+ t2 o) P; i% ~4 t* P& G) Q1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
* \% X" Q7 V! Z0 O0 F7 G+ B$ t: }
. V7 G- _: u) g" m* d: I第2章 机器学习之线性回归
9 d9 s8 k8 [* _7 y. Q9 V- Q2-1 机器学习介绍 (17:42)
+ v, U0 X. H0 E3 z/ p9 i' }2-2 线性回归 (25:47); z- E4 Y' t" [* A
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
" A: M2 W3 r+ d- T2-4 单因子线性回归实战 (17:18)4 [1 w: w4 m9 r
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)9 z& N, e4 J i' v; G3 j
2-6 作业节
3 F9 ^, R+ I, {# O, \
* P" n& {$ q; s. ^4 T, |5 B第3章 机器学习之逻辑回归
* h. z4 C7 z& Y$ z6 K$ _: Z, A; p3-1 分类问题介绍 (16:40)
$ r7 V) H8 z* o ]3-2 逻辑回归（1） (14:54)
' }5 x1 R& J' l W% @% k3-3 逻辑回归（2） (14:30)
# S% Z3 R9 Q3 x8 b/ A" U/ l3-4 实战准备 (13:31)
: n5 E+ @1 X& C$ E6 q( L. p. {3-5 考试通过实战（一） (19:49)4 J# e( D5 q& r" d4 l& v# M; `
3-6 考试通过实战（二） (16:01)7 O4 K" E) ~" }* u
3-7 芯片检测实战 (16:30)1 u2 W, e6 D4 _6 b3 q
3-8 作业节, R" {" |2 s/ ]6 k
3-9 作业节% J, E/ x- S3 n7 q/ B1 D
3 T* ]' f/ r4 s: b/ p% c, b0 \+ k' Q
第4章 机器学习之聚类- |8 R6 ~. B8 w# | G1 W( W$ ?
4-1 无监督学习 (18:37)) Y/ |) C7 G# U E
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)" o% R( J% d; V6 i ~+ G' Y
4-3 实战准备 (09:19)" _* ]+ V0 R8 W! t* W5 n
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
i% S! g( [* v0 k4-5 Kmeans实战（2） (11:31)( b- G/ C9 l* o% n9 e, e
4-6 KNN-Meanshift (16:51)& Q7 N# o, J4 S. D8 F
4-7 作业节
3 O$ l& {7 t3 D4-8 作业节
" Q* |3 x' y# G s
: t( d0 b c' y K$ k X第5章 机器学习其他常用技术
& A8 [- h: t D" u i5-1 决策树（1） (13:22)
" q; e0 E' h4 K# `5-2 决策树（2） (14:48)
- I) k+ g" H. d4 s! F! B6 V F5-3 异常检测 (15:36)) f7 S( ]# {* _3 E( Z* [# i i$ N
5-4 主成分分析 (17:18) G1 V3 O; g; @3 x8 y. M2 J0 p; u
5-5 实战准备 (22:19)) v2 d: v% l2 N8 E+ e
5-6 实战（1） (17:06)
2 ~+ I" E: _! D: [2 ]1 o& J* Y' y5-7 实战（2） (14:49)
; i& \# j/ f& E, k5-8 实战（3） (23:32)5 k: W' z* o( R: j& z5 ?' E8 k
5-9 作业节( n5 k' \& O! ]
5-10 作业节, q0 T# t& k( w
3 q7 l$ w+ S2 f1 G1 ]第6章 模型评价与优化
' {, Z/ T! x: w) C" M6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
8 F& m' T8 n# y- x2 M5 i; N6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)' y9 {8 x. d F5 z7 Z2 ^
6-3 模型优化 (21:09)3 v* _1 n" m3 o) H
6-4 实战准备 (13:43)7 y2 V5 K; _4 H% Y b( A
6-5 实战（一） (24:53)3 u; V) A; V1 s" v& L* M( a
6-6 实战（二） (15:05)
3 J7 w; d& g5 a6 {+ u6-7 实战（三） (24:20)
8 h- m; W5 T$ |4 g6 I p* ]6-8 作业节; W+ h/ K, }) P- k' x% w
3 [; k9 ?* N1 w# c
第7章 深度学习之多层感知器6 n! Z! x9 m8 N: s- S! k+ H1 s
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)9 {0 h6 C4 S% z$ ]2 l
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
) v! Q& [# N4 `) i) S i" D7-3 实战准备 (18:57)
9 I" e, }% v, o1 \0 Y7-4 实战（一） (23:24)
# l; }( d# f0 b& P7-5 实战（二） (18:46). }) }) B* h3 E. E$ y
7-6 作业节; p# w5 Z' D1 ]. {) _
7-7 作业节; G1 Q5 e8 O# V8 j
" \/ n- Z7 @) P. N$ s2 o第8章 深度学习之卷积神经网络. Z% _3 w2 U2 g: }# [- } ~
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
& W, w; y5 ~8 Q/ G, S$ Q8 Y/ i$ C8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
9 h5 {* w; Y4 l4 C7 O8-3 实战准备 (15:18). x8 Q; G* Q6 m7 ?% |
8-4 实战（一） (24:17)
9 B2 e* C* c: W% p. p1 y# ?1 f( s& U/ k8-5 实战（二） (26:20)
' y7 M/ l; H" M) D8-6 作业节/ I: t* p9 o$ i6 T, G* O
% _& X; w1 u# ]第9章 深度学习之循环神经网络# b' W+ y0 N/ g/ ]' m# T1 W) A3 u. Z
9-1 序列数据案例 (11:41)
1 w' n# a) W: N3 j @) f: F f. b" v9-2 循环神经网络RNN (16:06)* k6 K [4 K: ~( b
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
I' C6 {9 A4 T- I9-4 实战准备 (15:25)" i; g$ t7 w% O, \) y
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
1 s& Z# z4 d. Z9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40). N! e" E: ?* s; y* o. H
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08) |9 m) \; y: g
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00). ~# @ G/ B0 b. b
9-9 作业节 k7 a5 Y. U6 i- _+ j8 ^( {8 d$ r& j
9-10 作业节
5 ?1 c" u" ^9 V% ~) _/ b
: |. E9 ^/ V8 [% u# r第10章 迁移混合模型$ D2 p7 I( O7 T, S' V* D# Z
10-1 迁移学习（一） (12:59)+ U7 \% Q. f2 P' w) w# K
10-2 迁移学习（二） (08:48); _5 X2 _" |! D2 B+ q
10-3 在线学习 (07:41)
6 A( U: Y: ]. g# o10-4 混合模型1 (15:09)
; O; _2 r& f0 V+ k4 D10-5 混合模型2 (13:25)# Y! g H0 S1 P8 J' n$ K
10-6 实战准备（一） (14:36), l' V2 c+ u, z' b
10-7 实战准备（二） (14:05)
( F, f* t2 t4 Z8 d8 ?9 r( k3 s10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
$ T' O% P L" v! o4 ]1 c, K10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
' O! B: K$ }1 l10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
* E. W- g8 u/ b! e) n! \10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)$ Q+ P. ?& r1 ^4 U
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
7 Z$ U) Y# p n @( |* X% i1 |: u" u
$ K4 X6 h, e5 D/ A2 ~( n& o4 M第11章 课程总结
; H* ^: `2 f5 O. `6 r% T; u11-1 课程总结（一） (19:52)
6 _; Y$ w5 r1 ^2 x6 f11-2 课程总结（二） (15:41)2 x* w; t( w& S2 Q' N2 \# t( A
11-3 课程总结（三） (23:16)
3 D' p1 I3 w$ C; `9 \ R( i( C, n% z8 I. U! i
$ J6 S2 S4 a) k- ]
〖下载地址〗
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