1 s/ ]2 T! e6 v/ l) j% k, v
1 _8 h, {+ ?# d" H2 P( H6 s" J. K
〖课程介绍〗3 S/ N3 M7 q/ h& y, w- h
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 F; d6 _0 m; c6 X! S( A8 C* f; E( Z" E5 n |' B
〖课程目录〗9 R' @, t6 K A! ?3 x
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
& B6 Q, `4 B9 P8 o0 ^! S1-1 课程导学 (19:43)试看0 V& ]7 ~/ y, l" V% v" |' [
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
" `- t+ a c( e1-3 人工智能介绍 (19:33)
& N, X+ \$ N/ y8 _1-4 环境及工具包介绍 (17:38)# t, e q. Q. E$ s7 `
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看; y E! u: G `
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21), e2 s( l* i% t9 {& Z
0 `& [8 M: Y; _6 K
第2章 机器学习之线性回归
' n" s1 L% A4 C' q$ h% Z2-1 机器学习介绍 (17:42)( {- \! X7 d6 a( g% j( R! g7 H) J7 W# l
2-2 线性回归 (25:47)
" B' o3 l( r+ ?; o* k& H1 z2-3 线性回归实战准备 (13:34)( V% u* ?0 F, H* n$ o
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
/ ^7 M7 b: P3 }! C5 h% Z+ C. T2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
. f! m. C5 W9 B7 s9 m: @# D2-6 作业节: W8 d6 F* z9 g# Y- E2 f
2 y) G- a9 C2 w' o: G( V第3章 机器学习之逻辑回归6 m% l! Z" u/ c& j7 P
3-1 分类问题介绍 (16:40)& `1 u5 X3 V8 I1 R) y, ]( F7 m
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
( \2 W) e" ?3 r, ^, U/ Y3-3 逻辑回归（2） (14:30)7 T3 p" W& n; ^4 J
3-4 实战准备 (13:31)# S( E7 O% W& W. S7 V2 G' B
3-5 考试通过实战（一） (19:49); O+ M& \) O! [1 Z W& V
3-6 考试通过实战（二） (16:01)
" d; J) D {' \( A3-7 芯片检测实战 (16:30). @, _+ V; k# \- o$ s+ g- }- D
3-8 作业节
4 u, J+ P; |, t$ ^3-9 作业节
& n( R* S" }4 f0 H# n w5 ~$ |9 E* y1 m" ?
第4章 机器学习之聚类! i' H0 S. i9 W
4-1 无监督学习 (18:37)
, o2 E& p5 c% _4 t5 _& `# ^7 Y4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)9 C) d" f: e. k4 R2 {; Z
4-3 实战准备 (09:19)
' A) q# H2 ~7 G3 l+ `$ \& y4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
' n# |* ^6 f* z( N1 w- i4-5 Kmeans实战（2） (11:31)' P- s v& c9 D+ Z: _+ Z( U
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
1 ^0 Y$ v6 u+ ]. S4-7 作业节& L4 `, D3 N0 T
4-8 作业节
7 e9 o% A: z. Q- f
0 ?, f. Q0 X" f# v2 c; G第5章 机器学习其他常用技术
. x' j6 _- b0 m3 w: u6 Q r+ ]5-1 决策树（1） (13:22)1 ]! J/ n Y1 E
5-2 决策树（2） (14:48)
& j8 W- m$ v6 Q, \5-3 异常检测 (15:36)( H# K8 T8 c+ G$ J2 O% x
5-4 主成分分析 (17:18)
2 |# ^7 H( J1 G( E& L6 ?* P+ R5-5 实战准备 (22:19)
4 s9 \, d6 E7 B- z j5-6 实战（1） (17:06)
Y' @+ k2 S5 b6 K& b9 r2 y% }7 n5-7 实战（2） (14:49)- b2 i# R6 ~1 [# i) B- g
5-8 实战（3） (23:32): q- B5 G4 P5 g' R+ K$ S5 U; j' h
5-9 作业节/ i1 y5 P3 l# P% N
5-10 作业节$ ?: o$ [1 _9 G2 H, Q% c M
, m* K) l' Q4 }( |. M9 I, O第6章 模型评价与优化
+ U* e! [8 x \/ g* A5 J6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)3 t0 C; E z6 P$ A. m- Y! m' s0 S) a
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
- o- X, E7 R( r( n6-3 模型优化 (21:09)
' Z3 ^8 s% H" q% v9 e+ y9 V8 Y3 J; V6-4 实战准备 (13:43)) F, K3 f- X z4 j4 A
6-5 实战（一） (24:53)
0 _0 c2 x0 V. W# k) @6-6 实战（二） (15:05)! Z# @2 ~6 {) e. n7 z% z: o3 s
6-7 实战（三） (24:20). _- r: ?( Q1 t8 L, }. l. s
6-8 作业节! |' _9 ~7 q/ A6 i! l
, }- A- \6 { N- B
第7章 深度学习之多层感知器
% m2 j! p! R' A! R8 @; ^7 ^7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
, \! N9 g3 \/ Y& R& `7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)( ^. k/ o1 U( ?
7-3 实战准备 (18:57)4 S6 w/ [3 O; u; `+ N
7-4 实战（一） (23:24)1 V X4 ~+ J% [+ s7 |
7-5 实战（二） (18:46)
$ L+ v& Y* i( e- }( O7-6 作业节
$ p* x- C. ?+ Y ?7-7 作业节
+ I9 j7 |6 k( `, o9 m3 v, j- w; F) p5 C2 @
第8章 深度学习之卷积神经网络' {$ X+ ?2 T. w0 p6 ~ q
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
/ ?8 A x) i7 t" K8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
# k# f# g. t; X) W8-3 实战准备 (15:18)9 d: m9 E8 O) V+ l" u
8-4 实战（一） (24:17)
; O' Q& u+ f; H$ |, n+ U8-5 实战（二） (26:20)) ^3 n- R/ w4 G& `7 e8 p. \" Y$ b
8-6 作业节4 B( V- x; s7 [. F
v3 P1 m, e- L0 V' _. Z4 m第9章 深度学习之循环神经网络
' ~4 F9 ^, s) |: b9-1 序列数据案例 (11:41)
' S& Z% X+ D, B: @5 i$ V( r, O( i9-2 循环神经网络RNN (16:06)0 H: o. B; N6 k9 V
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)1 o- Y I4 C; G% j9 S+ v- o2 f
9-4 实战准备 (15:25)
+ i( y% q9 y, u7 |% }9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49): F/ p7 F% [* x* O
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
! L0 P: f( x, x" a9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
' z" \" L* l! w- w$ d1 V4 s3 E+ n9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)+ l- y& r% t1 q s2 J
9-9 作业节) x" R: z1 F% d( q1 b
9-10 作业节$ w4 K& S" v& d3 S" Q
& K2 n( M5 N$ u: i+ D第10章 迁移混合模型
2 P# G4 l" u- f10-1 迁移学习（一） (12:59)
" m* y9 f* g% H; @10-2 迁移学习（二） (08:48)
% Q8 a2 G# p- t- L. s) _; F0 N; i10-3 在线学习 (07:41)1 }) j6 C% _/ f) S5 T
10-4 混合模型1 (15:09)
% O- R7 j3 q5 L/ F) P0 I# |10-5 混合模型2 (13:25)
& t O$ d( l3 s( _- a' [10-6 实战准备（一） (14:36)% F& r$ w3 D5 A; r6 r$ A8 W* ]
10-7 实战准备（二） (14:05)% N7 N+ V* n1 U. Z; c2 b
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)1 @! s: n. J8 y1 h
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)3 ^! c) |' v1 w7 L
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
2 t4 _6 H! y% c L% {2 P; Q8 y$ m8 U10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)( z' F2 W8 p, O, T3 |4 |- [# ^
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)/ C6 {% N8 T% i
, _ x( l) Y- ^
第11章 课程总结, K3 |9 }; N& C$ ]6 {
11-1 课程总结（一） (19:52)2 R. ~5 j( d& ]8 F6 @* X
11-2 课程总结（二） (15:41)# c2 b' Y# Z' `7 L3 N
11-3 课程总结（三） (23:16)
8 y, v, s" x4 T; m- f+ m4 E" |* ]- M" {
) P1 g, f& s: l2 Y* C
〖下载地址〗
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