n6 L4 G8 y* ?+ d. K- h* k1 e
$ q- T. a9 I. f m: y' F9 p3 Z: Z
〖课程介绍〗
) L5 n: O3 t- {: W% }8 M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。
4 q2 Q! O+ i N
- a6 G# e, i! T" l4 H& y4 y2 W〖课程目录〗
, v6 k* k0 i+ x1 k; O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
9 _3 \) v5 f4 n$ P6 t0 u6 I1-1 课程导学 (19:43)试看2 g" R+ y1 T/ g( e( Z+ A
1-2 内容快速概览 (21:48)试看+ g+ ~* e1 X9 @+ d% b% X
1-3 人工智能介绍 (19:33)
, S4 L8 a+ ]9 m5 K. Y2 X9 L1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
9 F: p2 v- S( m) ]; w; ^1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
1 c- f8 e* G7 F6 g* ~4 V1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
. K/ M/ d3 j( v+ \$ O2 l$ E% z/ |" |2 [3 u
第2章 机器学习之线性回归; ]- i4 U; I( S- ^4 }9 u. } O
2-1 机器学习介绍 (17:42)
& w" M, |1 `) R6 Q2-2 线性回归 (25:47), Z# [* i/ Y; S5 u
2-3 线性回归实战准备 (13:34) G" H; B W' }- U
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
. N- B& m& ]) T4 X0 \( L. C2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
+ f7 f& q8 Z' H2-6 作业节$ X2 I j2 h; q
2 \, W& }/ Y# ?% R
第3章 机器学习之逻辑回归
/ X2 r) E2 v8 G4 ?4 L3-1 分类问题介绍 (16:40)& p; u1 G* i/ K
3-2 逻辑回归（1） (14:54)% D+ `2 M" U' w# [, X& c
3-3 逻辑回归（2） (14:30)7 p! P5 X2 A9 |9 D9 w
3-4 实战准备 (13:31)
5 _" D# }. A3 w! V g3 b0 I0 B9 O3-5 考试通过实战（一） (19:49)
\" |* |) c2 v0 {3-6 考试通过实战（二） (16:01); E8 h! ^. X5 e
3-7 芯片检测实战 (16:30)7 c/ k) k4 y. r5 ?. |$ i( M; m
3-8 作业节
; B7 \; d1 n4 U; f3 `/ {3-9 作业节/ g& R% t. @+ p; L
. {: ?0 K" V! l" k7 x5 o$ j第4章 机器学习之聚类
" b# a7 O- m) Q8 `( M" C4-1 无监督学习 (18:37) R" W: f, P9 N
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
u& X3 W4 i! |% q$ Y( `( P8 K4-3 实战准备 (09:19)" O* y5 c9 b* ?- q6 m* t
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)" K( t |% x" H9 Y$ m4 ]0 w) N
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
% m$ d& C" b2 E# O1 t$ ^; w9 F4-6 KNN-Meanshift (16:51)% w, v" x ~* N% W7 [+ j
4-7 作业节9 a& B/ G& M1 t& V9 e+ F% H
4-8 作业节4 j1 m: \( t$ {( U3 a& k- [
' ]( v& s6 U& o2 M
第5章 机器学习其他常用技术
8 v+ l7 R5 w! C/ h* Y5-1 决策树（1） (13:22)$ }9 |, x6 R* T& V0 o
5-2 决策树（2） (14:48)8 d& K0 r9 M6 y8 H" T7 A Z
5-3 异常检测 (15:36)4 b6 _9 ^9 ]/ K
5-4 主成分分析 (17:18)
; r# P$ C F d3 @5-5 实战准备 (22:19)6 j( l& U4 [1 `/ g Y3 [% s' S
5-6 实战（1） (17:06)$ y+ |4 J' o& f
5-7 实战（2） (14:49)) @" k3 {, F& D3 Z0 V% g$ t* i
5-8 实战（3） (23:32)
) e" V& o1 I7 b3 ]/ P4 N7 n+ S5-9 作业节% n9 x0 ?* w4 X
5-10 作业节
9 M7 s* B+ f3 y! n$ C
% a6 X' X* C7 b2 \8 i第6章 模型评价与优化
8 b/ L; J- l1 V6 t6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
& N6 M, a* Q' e6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)+ F4 ?8 h. y3 N8 E' X/ [/ N
6-3 模型优化 (21:09)1 h& V* U2 ~8 [
6-4 实战准备 (13:43)
0 @% j, k1 @/ i% x" z3 P7 D6-5 实战（一） (24:53)& a8 _7 |) s9 O/ E/ s# s% o9 s, }
6-6 实战（二） (15:05)
# Z# E2 k& [( q6-7 实战（三） (24:20)- H% V+ x. M$ \- q2 R" z3 z: u( C* W) y
6-8 作业节5 e% h" |5 \: a6 Z
& \0 r2 @. a$ d第7章 深度学习之多层感知器7 G! P. v3 l, g9 G/ D: I
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
( F+ t. D0 M# x7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)* T W9 F3 B. ] G
7-3 实战准备 (18:57)' t3 M. m& p2 H
7-4 实战（一） (23:24)
7 l6 M1 S+ Q/ v5 i) q8 D8 B: O$ x7-5 实战（二） (18:46)
5 E* c0 ~; [% H l0 j7-6 作业节- N: t z y: J& D% s: j
7-7 作业节
+ y* F1 D, z# ]9 ]' I+ J3 J" i+ }( }6 [. m# X4 `, s0 M
第8章 深度学习之卷积神经网络
. R( B4 r! ` ?" | q8-1 卷积神经网络（一） (30:03). M; @; B" O' [9 G' Z4 J4 k
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
1 D2 N& R9 [ N" B' w6 H# F8-3 实战准备 (15:18)$ o+ O- n! s! h y
8-4 实战（一） (24:17)* z0 y* F5 D+ r1 c
8-5 实战（二） (26:20)0 K7 E2 S/ C1 i# N
8-6 作业节
+ ` W( N9 M; U- e& }6 o+ p2 a7 ~- o' o. X
第9章 深度学习之循环神经网络. v3 \& h5 g6 z7 {/ h" o8 h
9-1 序列数据案例 (11:41)# w6 |0 Z A( i0 d
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
- R- T0 K' @& a+ h c6 t9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
2 K! {8 S' n4 d3 n* I9-4 实战准备 (15:25)
# ~" ]+ Y# _4 [( b9 P5 E9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)8 g' q% V/ x, N8 w
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
* B- @, w8 U' U0 G( A2 D) w! h9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08): X) ~8 c. C" d m/ K7 a8 Q
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00), ~5 |) D6 A$ O1 F! |0 S* g2 T& i5 t! f
9-9 作业节/ K* z! n' M- A, P- d
9-10 作业节
5 l: X* Y7 K* x3 j8 z9 U) G5 \( D+ h9 s. \2 O9 \
第10章 迁移混合模型
% `% u0 p3 b) t$ F- n& j: b% }10-1 迁移学习（一） (12:59)0 a$ O; f R7 I& k# b% k
10-2 迁移学习（二） (08:48)- Q+ `9 d, q* q1 z w
10-3 在线学习 (07:41)- ], `9 K% c. @) y% d
10-4 混合模型1 (15:09)
: s4 k& U" Y) u' r* ^10-5 混合模型2 (13:25)
2 q8 Q: T1 M% f8 d( n10-6 实战准备（一） (14:36)
3 P/ i8 H' @( H6 A* n10-7 实战准备（二） (14:05)
9 C- O: M1 q* o10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
7 m! {, `8 Q- |% a, Z; p4 R10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
, ~3 g9 h- r( P. Y10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
. a& k2 D# d' q) u+ D% q1 P10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
, u3 y! i# p# g l10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)$ w) G5 d1 F0 R
( ], j* I) Z& I2 C' B第11章 课程总结/ E+ N8 j) [% l+ E( M. L" p
11-1 课程总结（一） (19:52). O/ R+ y9 J$ T9 M) y) f$ F
11-2 课程总结（二） (15:41)- c: s1 b1 P3 ?8 g2 P3 H# u
11-3 课程总结（三） (23:16)& O; k$ `# g& R; m- r
' ]' J- ^* q) m7 ~* m' Z6 q Z
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