' `7 N! B) X0 ?: L$ d, |! ^
% n: Z" g. c% m7 [〖课程介绍〗
1 f/ c) v3 ^' E9 {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。1 u1 w: V3 t0 Z
1 Q, o+ ^2 Y D( N〖课程目录〗
: B ?. b: ]; S. |9 s# Y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 f% Y. Q+ C- G. z0 l# z! _! r1-1 课程导学 (19:43)试看9 R" Y* w% E. Q! S+ B% [
1-2 内容快速概览 (21:48)试看( G F* x. o! x" T3 C/ h
1-3 人工智能介绍 (19:33)% y+ r( G* |& j# `$ g# \
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)5 g# i2 y) G6 g1 \8 Y5 I7 Z" S
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
$ A5 n- C# R4 |1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)+ M8 z' M( r& S1 `
, M- { z6 V0 l' O; r7 a' L
第2章 机器学习之线性回归
; h3 E5 l' C1 `( v1 z- Z2-1 机器学习介绍 (17:42)
) w' A5 m( w. F; J L; b2-2 线性回归 (25:47)
/ X1 t* K1 L0 p: P0 I% S7 G2-3 线性回归实战准备 (13:34)) g3 u. r0 P' h- F
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)/ v5 w! O5 m5 U" L. v
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
7 i- H1 D, f8 J/ h( Y2-6 作业节3 _, l7 _# J" a
7 _; Q8 D8 Z' o) W# |
第3章 机器学习之逻辑回归) L& ]4 r: ?8 V4 I* B( T
3-1 分类问题介绍 (16:40). e/ }0 ]! c# o
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
$ ^$ _- k; w& L1 ^+ u1 }3-3 逻辑回归（2） (14:30)
# T# Y9 I& C- y$ I8 O( r% Q' {3-4 实战准备 (13:31)9 N8 n6 x. h- F
3-5 考试通过实战（一） (19:49)+ s u# r* X1 D( g
3-6 考试通过实战（二） (16:01)6 D6 j2 T# K! Q, ^' }' h g6 o
3-7 芯片检测实战 (16:30)/ s- x) n) m5 G0 x
3-8 作业节9 g2 \/ x" ?8 |( b0 H8 L
3-9 作业节
+ E* r' |. N! d5 S5 n. r7 H( u
& ]2 M0 f' O* k, @ o第4章 机器学习之聚类7 M, T- ]: e$ A3 X6 G7 w+ j2 R5 X
4-1 无监督学习 (18:37)3 n+ C) Z. z0 B" {5 i8 b
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
$ G) t7 p3 b. M% l9 R4-3 实战准备 (09:19). Q }/ z& a, s( W4 }! J5 ]+ R
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
; s+ a, n6 j( o/ N! P; [4-5 Kmeans实战（2） (11:31) d/ R# ?. ?; ]! l
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
* o+ u4 H( E7 I2 h$ ]7 s4-7 作业节
' B3 Y3 H1 _% |2 _6 U+ @4-8 作业节* m* S/ o4 ~1 A# l2 Y! D
5 ~% s- g! i4 ?( a
第5章 机器学习其他常用技术: i. p& _9 l5 p9 H3 K
5-1 决策树（1） (13:22)! l! \2 ]6 i( e5 ?' A6 C
5-2 决策树（2） (14:48)
8 m. F- H K) t0 q1 |7 Y5-3 异常检测 (15:36)
) S% J( L$ {1 \2 I5-4 主成分分析 (17:18); _8 Z/ R4 r" `/ a4 |# a1 m+ D
5-5 实战准备 (22:19)! c) W( t" s+ O' X+ q f' e# c
5-6 实战（1） (17:06)
" w9 v3 _: @7 I5-7 实战（2） (14:49)
) N% U: k3 w, Y- i! O; Y5-8 实战（3） (23:32)& f. d1 E# O/ M7 o% a6 O2 T
5-9 作业节
6 g D5 w% G0 w9 |: t" @( c: d5-10 作业节
1 g2 @* ^! j+ Q# G! K8 w
/ F: O5 V- w: a$ {. U1 p6 V第6章 模型评价与优化
0 c. V& r# j( S6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)# D& ?& M" \4 l( e( \' [
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)& w. m1 ^ ^9 D ~% A" `) z8 e Q! L( m
6-3 模型优化 (21:09)
d# V4 r, v( F( h( j, H/ [6-4 实战准备 (13:43)
7 P* k1 v) F" ~2 C6-5 实战（一） (24:53)6 _( ^5 X/ |1 |* {' I/ Y
6-6 实战（二） (15:05)# X& [! W3 T. F i3 y
6-7 实战（三） (24:20)3 _$ N9 Y! N- Z0 t
6-8 作业节
8 _4 v- D e* x8 R2 w
) R3 J* [0 a# { g第7章 深度学习之多层感知器) x. M: D9 A( W% V; V
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
5 P, S, K8 a9 z7 T: z1 ]0 l7-2 MLP实现非线性分类 (19:45): m2 b) d9 k; U
7-3 实战准备 (18:57)
3 [1 r' q% d) n+ @7-4 实战（一） (23:24)
0 U- t0 T. m+ } {- B7-5 实战（二） (18:46)
4 r5 ^6 I5 F: Y/ I/ L+ J7-6 作业节
$ T' p6 T/ F: n& J+ I, [: T7-7 作业节
2 q, ^9 N; B) ?& |( l( Q9 s" X0 t0 G4 x9 B9 {, _. ~
第8章 深度学习之卷积神经网络' N( J$ h5 A# Q1 M7 W& m
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)$ L9 Y% K7 A5 y' I
8-2 卷积神经网络（二） (26:16) d# D3 v! O/ R+ ~# s# ]$ {, [! B' ]
8-3 实战准备 (15:18)
9 ?, J! z& G! D; {8-4 实战（一） (24:17)2 E9 P* L8 G6 }( J+ H4 u
8-5 实战（二） (26:20)2 j6 {7 N2 X% e5 \" H3 n b
8-6 作业节# k* S1 g, c& `* T2 \/ a; L1 n/ E5 P& o
. [3 V9 s( [& J第9章 深度学习之循环神经网络
( `, @: u' ^4 u6 b; ~9-1 序列数据案例 (11:41)9 X9 c7 L K7 j5 H
9-2 循环神经网络RNN (16:06)4 g7 u$ a* B" T4 l5 w
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
* Z, W* |* K4 n; v2 k$ g9-4 实战准备 (15:25)
7 v) o( c+ S6 D6 O9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49); m1 O1 u4 b5 G9 h) m8 R
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
" ]: W3 q' w. P. ?1 {9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)' Q& [, T, Q0 O5 X. {& X
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
6 o2 D& P" u4 D( Z4 M" I9-9 作业节: h9 t5 S% M( h& p, C% ]; y2 W
9-10 作业节
B) _# E2 V0 B2 J4 e4 J9 X% M
第10章 迁移混合模型4 u5 g# i4 a7 e w+ m! l: h9 v
10-1 迁移学习（一） (12:59)8 C( C) f% ~7 S; M8 ?
10-2 迁移学习（二） (08:48)
, Y% ]; }& S2 W! s: z3 C) K$ n10-3 在线学习 (07:41)
3 \6 i7 p8 f. { z# f5 D& Z10-4 混合模型1 (15:09)/ e. g0 u% a% R( U% e6 V
10-5 混合模型2 (13:25)
* g1 \. z$ [7 K7 M; a% z10-6 实战准备（一） (14:36)/ v% p7 r/ i0 q% {$ v
10-7 实战准备（二） (14:05)
) q% i% d* x4 ]0 ?% R- `10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)$ e; J+ {/ J2 a2 @5 C
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
; m4 S3 e i& q% z10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)" Z$ W/ H+ {, e+ l( J$ |
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10). t$ f/ p4 c, A4 i; r, S5 A& J- s: j# o! k: h
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)/ C2 R: a. C# d' E8 {: T+ o
, i3 h4 {0 [. Y P& `第11章 课程总结
$ L3 h: J3 ~, [1 {11-1 课程总结（一） (19:52)
0 R) c7 b9 _# N5 n5 f9 Q! W$ c! {& J11-2 课程总结（二） (15:41)7 M& |7 ?7 ~9 V5 A
11-3 课程总结（三） (23:16)
8 d/ e. Z J% U+ e2 M, v% f% n [7 f3 I, u9 y- p R% Q
0 @( {3 ^' j& ~8 E9 U〖下载地址〗. E9 H/ {1 O [
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