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6 g- N h1 w1 p1 i) A" C
〖课程介绍〗
2 P2 s+ r- M0 V' }! h. y3 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。
: x8 R7 }) R+ e7 A, @1 ~$ M/ K) _
2 Y" N" H: u. w1 ^6 D〖课程目录〗3 X9 a1 S( W N# F9 ~# T* n& m
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; W9 F! W3 Y) d. j- d- \* R0 ]
1-1 课程导学 (19:43)试看
' {: f7 O& ~1 I% x* \1-2 内容快速概览 (21:48)试看
3 z! G9 ^) I& C& j, P$ ^2 P1-3 人工智能介绍 (19:33)0 A Q1 v" a. L) m9 ?' d) _
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
# H1 N0 i0 E( m5 }1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
7 W! V2 T4 f$ Z9 H! r# y1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21): J3 ~6 i$ b$ L! Z, x B) F" ^
1 R3 M7 G7 ^ g8 j: }# A* {# [
第2章 机器学习之线性回归* |& c; x; C8 S. b7 J# G
2-1 机器学习介绍 (17:42)
4 A. ?! \. @" K2 t3 D0 s2-2 线性回归 (25:47)( R4 a) P% A" E9 A0 \+ [" ^
2-3 线性回归实战准备 (13:34) x) S) E h( H' }* \
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)3 n" E N& T9 `; o3 b- i$ w
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)5 ^1 d/ _3 J$ G2 p
2-6 作业节- f; \+ \) T v* ]
$ U1 T" w. h1 _& T3 Q. T第3章 机器学习之逻辑回归. Q" q) z8 s. e; V
3-1 分类问题介绍 (16:40)( f. h3 R* y' B( e
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
2 y! k! w! T1 R1 y! [9 S6 w) |3-3 逻辑回归（2） (14:30)' R2 o' o4 C- z1 W6 I j8 L1 i/ w
3-4 实战准备 (13:31)1 a* ]. J0 g2 r/ u. L1 j6 l5 T. ?
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
5 G/ F7 V" _4 c6 l9 B3-6 考试通过实战（二） (16:01)
, m; C2 n' _, I3-7 芯片检测实战 (16:30)
( d' U9 X+ K1 @6 `6 j3-8 作业节
( s, l: o+ W. G- x3-9 作业节* G, N; L0 t" C3 l% t
9 D; P0 v" J6 j8 _5 _
第4章 机器学习之聚类
8 `% i" ~2 Y% b, X1 X4 Q1 w3 k4-1 无监督学习 (18:37)2 H6 N4 K- ^$ ?5 @0 s- ?1 [+ S
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)9 t. l# D! m; u5 W2 t/ ^2 b
4-3 实战准备 (09:19)
5 A) {9 t( u+ _+ b; X/ |+ J4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
4 Y2 F/ z5 H+ w5 m) U0 d/ }( w% Z4-5 Kmeans实战（2） (11:31)- ]/ L5 S7 N# J/ O( R- N5 b; J; W
4-6 KNN-Meanshift (16:51)" p D; r2 C. Z6 V
4-7 作业节. A# z0 Z" R, J$ C% n$ y3 z" b/ Y7 y
4-8 作业节2 m$ z% `& r: }& Y* C. j w6 T2 C4 |
4 b$ {3 V2 {! l第5章 机器学习其他常用技术
, q5 D4 J% y Q/ h( R5-1 决策树（1） (13:22)
; m" V5 @. e3 l5-2 决策树（2） (14:48)
/ J3 F& M& D0 u& U7 D/ g5-3 异常检测 (15:36)
2 z* d! I9 v, p$ p5-4 主成分分析 (17:18)
0 M. x1 v d6 p! @" i' o5-5 实战准备 (22:19)
) q/ @7 i* ~4 N* K5-6 实战（1） (17:06)
* {$ y. F0 R1 t* b: F) `3 h5-7 实战（2） (14:49)
/ L: C" @1 U: q' B" d9 o5 ?( h5-8 实战（3） (23:32)
2 J4 t* E2 E8 s, m/ M: C5-9 作业节
: Z( R- f2 t L( z5-10 作业节4 |6 B9 @1 |9 g) E
4 Y2 P) q2 ^, z+ e% t2 H: Q4 Y第6章 模型评价与优化
( q. h! \$ w9 H1 f/ j; B. Z2 m8 G6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
, z% ~8 @+ ^/ z) f3 V6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)! ]0 Z Y f l# D$ v
6-3 模型优化 (21:09)
1 l. \$ B# D! O% j6-4 实战准备 (13:43)
, f1 j$ s' b8 a2 Y% v. V6 S6-5 实战（一） (24:53)
0 Y& S! F0 B$ C6-6 实战（二） (15:05)/ G( {, g4 h: W
6-7 实战（三） (24:20)" [+ \ z& ]6 W9 x# ]- W
6-8 作业节
3 b7 i3 l' Q# J" x/ j. q4 h1 u
$ K/ f2 w! T6 p: p: z第7章 深度学习之多层感知器- G5 r# b' }3 v8 X
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)) t6 m( [$ z, d. ] ^. U1 u7 `# x
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
( L" c1 T' i2 R7 k/ i% j- F7-3 实战准备 (18:57)
5 M: g+ s9 ~& s( q( S7-4 实战（一） (23:24)
w( `6 m4 R8 I9 O9 X' h) i7-5 实战（二） (18:46): D& V- c) I: ?
7-6 作业节. U4 r+ S1 M+ ^1 S. U- b5 s' }% J
7-7 作业节
4 \. }+ }0 D1 K- s( S9 z& T* }6 x! L
第8章 深度学习之卷积神经网络
! ~/ O; x8 n- e! H" t t8-1 卷积神经网络（一） (30:03)7 h1 w& }! x8 d4 E! M: p
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)- q* A0 `. K/ u# J: ]. r
8-3 实战准备 (15:18)
' D# O0 Q; W2 Q$ T; l5 k8-4 实战（一） (24:17)& H5 G9 R4 V5 ]7 d2 W
8-5 实战（二） (26:20)
4 \& n1 y, L8 z1 [6 t; N& F8 ] |1 G% |8-6 作业节' Y! M; R7 D) Z2 j/ f
3 [7 \9 ]" V3 c, d% ^第9章 深度学习之循环神经网络
) k& g4 O/ i# R d3 q9-1 序列数据案例 (11:41)+ L( G+ e3 w% l3 A* N' P' V( q3 B
9-2 循环神经网络RNN (16:06)3 K3 C1 x! D8 i% p7 D: S
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
& N+ X7 U- x# P: M' H+ I! i9-4 实战准备 (15:25)
- Q3 N+ o& ?# U) Y7 t' Q9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
, M5 `7 T# R) ?' m9 P6 m9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)1 Z) y9 L: E2 D5 t/ X( p8 C
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
, S& x% O' ]' _' q- ~) j) A7 I9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
: W7 B: r% b( M$ F9-9 作业节
$ p/ p8 {& V; |" H: a5 D9-10 作业节. ]# x. R9 G4 j. h$ ^' p3 R) X* C
: c2 a9 j* v+ f
第10章 迁移混合模型
1 Z. |! c+ L" c# R/ j10-1 迁移学习（一） (12:59)8 b m& @# P, t$ x& ^' A E2 V. I
10-2 迁移学习（二） (08:48)! g5 B" g- o2 w Z
10-3 在线学习 (07:41)+ C8 h) S. r6 f3 a' n/ f8 }
10-4 混合模型1 (15:09)
$ }+ w+ w8 x5 D/ p$ }, U/ `9 |10-5 混合模型2 (13:25)) c, }" m$ h# u5 |- I8 q3 I
10-6 实战准备（一） (14:36)
6 k9 b7 }( P% @( G10-7 实战准备（二） (14:05)
! a8 G4 X+ T& S8 \; e( i, q10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05); N; s4 ]7 v$ e- Y
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
+ M$ C. p! O7 ~" q9 r1 k4 h3 A10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
5 I" |( q, c; n" S, Z$ H10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)/ C6 ]* r: H9 \$ H
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)3 E) g/ L, g6 M1 r
# X. U: R% O8 v* L6 u: h
第11章 课程总结
" _0 X: w- s% V( x3 C11-1 课程总结（一） (19:52)
3 ^8 {, {+ N8 _1 O+ _1 ^4 k) o11-2 课程总结（二） (15:41)1 t# f: e( N5 b; p; e
11-3 课程总结（三） (23:16)
3 t- Z3 H8 j' _4 x# d E, C5 x
; R: g( k: @# Z" o& A
9 R3 f) m: r$ o〖下载地址〗
; a- B- H& e8 K
N4 O1 ^9 q( S% E6 J/ s〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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