% J+ }( e+ {* l% h- o' D' W7 Q& N6 V) F8 u6 c2 m: B# r
〖课程介绍〗
* A7 \( C; Q; d6 f$ u2 P0 l3 x- G# X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。& n. \! i- E* W4 @7 n
( s4 a5 f7 ^) e4 Q% ?6 \5 w〖课程目录〗4 y" X3 d) U7 J _ W
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
], f9 N' U/ Z/ c; j0 H1-1 课程导学 (19:43)试看& Q* ?! [( z4 i& Q
1-2 内容快速概览 (21:48)试看' S/ [3 v; V9 j
1-3 人工智能介绍 (19:33)1 i! @/ h3 A1 ~0 B' d8 U) \- K
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
6 s1 Z& N% A5 K& T+ N" n- K1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看0 @- m$ Z) a& ?+ n: v- P; K0 T, j, E
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
( d" }" ^) u. W; f2 E; T
3 U9 f8 Z; D, s# F" h第2章 机器学习之线性回归
. |& Q3 ~) E5 C, L7 E" e9 x; c2-1 机器学习介绍 (17:42)
! v( d, V" x5 m& b3 b% {7 l2-2 线性回归 (25:47)! A0 u' L/ d+ a) v; T3 N
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
6 P* R$ z! y5 D, k/ `, Q. F2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
9 r/ Q) ]' o3 G# B6 F0 [: R2-5 多因子线性回归实战 (25:29); \0 s9 C/ B: Z8 _ K
2-6 作业节4 a1 S3 w; G0 Q* o
+ T# z4 H ]) e: I) n7 Z5 H第3章 机器学习之逻辑回归
1 P5 x; ?$ S5 W) [! ?. Y6 B3-1 分类问题介绍 (16:40) C) r& b+ Q) c5 ~+ O' C5 z
3-2 逻辑回归（1） (14:54)- N3 `5 @" d* u+ \! f) D6 \$ e
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
U, T: v( M* U3 |! f3-4 实战准备 (13:31)
3 `: L7 \9 U( p. d" |7 T1 f3-5 考试通过实战（一） (19:49)
. i. X ]- W* t: o2 v# t& D3-6 考试通过实战（二） (16:01)
7 R- x, j& @1 r( g2 A$ j- _3-7 芯片检测实战 (16:30)
7 I! ~; M! n4 F( O3-8 作业节
/ J' s! [) U) q- q+ k/ Y7 y' M3-9 作业节
% B: F3 Q1 [+ A, F( K$ u$ @; \& Z& M" P& |: e2 H
第4章 机器学习之聚类
& W/ j* g D5 ]: z, G6 |4-1 无监督学习 (18:37)1 Y8 ^% ?( e/ P! z
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
. S0 b' \4 s$ D) P4-3 实战准备 (09:19)- M0 Y* R- u8 z8 g; ?" i( ?
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
@9 k" ]" i' v4-5 Kmeans实战（2） (11:31)) K( R: e# P0 o; @0 c
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
. X, p% m* F2 o8 p: S. m6 A" }4-7 作业节/ H0 k' C: [1 Z
4-8 作业节, D" C5 @2 ]# j9 _
; Z+ x! s6 V. k# b! y5 q1 Y
第5章 机器学习其他常用技术
}* m6 }' R T! I5-1 决策树（1） (13:22)
# N/ E6 j6 C; [7 J) T0 p5-2 决策树（2） (14:48)
- z2 K% w" c& O3 X5 U0 C. e5-3 异常检测 (15:36)# I7 K" `. s% k9 t: E7 A" v
5-4 主成分分析 (17:18)
* {' x# I6 V6 P+ Y7 ?2 ^" c5-5 实战准备 (22:19)
. K8 ?. O% M3 l9 `7 ~# ^2 G5-6 实战（1） (17:06)
0 v* U( X3 u* m5-7 实战（2） (14:49)
2 G' Z4 K9 g8 a8 A3 c) f5 `* J5-8 实战（3） (23:32)$ N# f' k9 m1 F) {. h- |0 j
5-9 作业节
( i8 U1 X+ _" h3 N K5-10 作业节$ Y- F$ j: N8 W2 L) _7 g4 s* J- `
6 P; Q( P6 S! u1 U9 e7 v' Y第6章 模型评价与优化
, G" i# z. h+ ]4 J8 Y$ a6-1 过拟合与欠拟合 (18:37), o5 d/ y% ]$ [, ^" f
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
) [+ Z8 t; j: O @6-3 模型优化 (21:09)
4 ~5 G b+ g7 Z* ?2 E6-4 实战准备 (13:43)# w' ^! p; L3 z0 X
6-5 实战（一） (24:53)% J. _( b2 {7 K6 k, _( l9 F
6-6 实战（二） (15:05)
/ _! a1 f( \+ P, v1 o/ V: s6-7 实战（三） (24:20)
; i" M. P$ {; x H- z6-8 作业节
3 K8 A& Y$ D2 {! `: A, _: h: Z7 l! w0 J- E
第7章 深度学习之多层感知器* G& c3 ` C" \& Y! `! ^6 R0 ?% G
7-1 多层感知器(MLP) (18:18); K9 h( f9 x9 a/ n8 A. B
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
5 @; N; y5 U* ~3 n) j, a0 M6 U8 p& ]7-3 实战准备 (18:57)
( d+ @6 u! K3 G8 K3 ^& B0 n7-4 实战（一） (23:24)
- E8 F9 m8 L b3 b7-5 实战（二） (18:46)3 [1 Q0 h: u$ r' F
7-6 作业节; n6 W1 M7 |% H; x! V
7-7 作业节2 V( }2 f- ~# F' R; T+ E
- Z' d2 e( U9 o2 D3 s$ }, a3 s2 R3 G第8章 深度学习之卷积神经网络
( e4 X6 n& h4 y! G# j: J# B K) r" u8-1 卷积神经网络（一） (30:03)4 E) L; e5 `7 [5 G' ]- N Z
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
8 s$ B% o ~# `# C8-3 实战准备 (15:18)' @3 T* {( M- h8 \! ~
8-4 实战（一） (24:17)
3 j, z; J; v& {" g. H( N$ m8-5 实战（二） (26:20)
+ Z! h, |. ]4 \8-6 作业节
9 |% j* E/ _: m
3 m( L) k2 F5 ?% a第9章 深度学习之循环神经网络
+ U1 v( P) u: q: n) {- u4 z, J9-1 序列数据案例 (11:41)% n! \& p& k$ @6 q
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
) @ r) w1 F7 R9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)8 X/ U# u H; `9 X
9-4 实战准备 (15:25)
7 H: f1 X6 T4 C7 n" N9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
" [) U8 N& b2 F( O& w( n( n) n9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
, m- d4 |* p: k6 [6 ?9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)' F8 I1 u5 V5 N* D7 T
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)) G$ l2 Y% H* _' V i
9-9 作业节% a1 J& D& W) K4 N( s. g
9-10 作业节
' \8 Y4 K+ x( }- v2 @
& W( p& F+ R6 W6 ^ t第10章 迁移混合模型! U8 N, }6 Q# F {# n
10-1 迁移学习（一） (12:59)# p, f5 _5 E# R5 S
10-2 迁移学习（二） (08:48); j% w0 e p7 M
10-3 在线学习 (07:41)
" P1 g/ F: {+ ^0 M10-4 混合模型1 (15:09)( ~$ S; M/ e' ^8 |7 U' v& P
10-5 混合模型2 (13:25)
# u# e# w* \) a. Z9 z! j10-6 实战准备（一） (14:36)
' c- ~# X) j7 t: l% x) Q10-7 实战准备（二） (14:05)2 B& ] M. |5 G0 `( }3 ?
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
# z& {+ e- o0 `9 j/ ]10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10). y2 F4 V, {0 {
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
# O9 L- d6 c- |6 z' {10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
8 v- ]5 v( s: Q6 U3 F' ?10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)) ^1 F- d8 ^- C% l
- c4 K. D. w) n8 ?
第11章 课程总结
9 h) r# s) c5 ]$ L b2 r) o% u* O0 d11-1 课程总结（一） (19:52)
& `: Y! T3 P8 C9 s5 m# V11-2 课程总结（二） (15:41)
- s+ M' }4 s* @) i11-3 课程总结（三） (23:16)4 `* U/ X; Y! O5 G6 M# ~8 E
5 D5 f+ X7 f* g, t& k6 T1 h& G2 v
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