7 Z6 z; A0 Y+ d |+ ]+ i9 g6 H5 |
& v* U. X* D9 Y+ @: n: `- z〖课程介绍〗
5 A' G, Y% ^0 o( {! r# W) A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。
+ j# s" k. F8 I d" B/ a( G( r. B( Z' U8 Q4 C
〖课程目录〗
# Z6 C+ Z. e( g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
- ~; D" |- s& @/ L1 ?1-1 课程导学 (19:43)试看. x7 x: E* L/ ^- G8 q
1-2 内容快速概览 (21:48)试看0 M' G" p. H& Z+ B5 }8 \
1-3 人工智能介绍 (19:33)
0 V1 r% M4 w0 o) N8 ^1-4 环境及工具包介绍 (17:38), l) p% F- c4 O4 c# v9 h
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
/ A4 r5 d0 N' }# y5 ^. h7 N* K1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
8 e9 ]! c3 f8 M; h+ N% P( G
* b3 q, r# N0 S第2章 机器学习之线性回归+ n. n5 j- F0 d) U4 `; R$ f
2-1 机器学习介绍 (17:42)
* k8 Y) y8 p x2-2 线性回归 (25:47)8 x" e$ m/ e5 [4 [, ^; |8 e
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
/ Q* b+ K3 q( ^% L/ D; I2-4 单因子线性回归实战 (17:18)7 m c4 ]2 G8 X& I1 J# u
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)+ Z" }2 `& T ~& s. I0 W( d
2-6 作业节
* ?5 u" E& H" B' X3 b8 n1 h$ m7 X0 U
& b w9 n5 h* h# V第3章 机器学习之逻辑回归
" b% R8 P7 g2 Q( `! O" ?3-1 分类问题介绍 (16:40)
: ]* X& O* @' j2 e0 |- N3-2 逻辑回归（1） (14:54)
, k) h1 p+ G* d/ C3-3 逻辑回归（2） (14:30); T! C: w; o8 h. q: a; t
3-4 实战准备 (13:31)0 ]* V- x, O% m6 ^2 l. \9 l7 z
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
$ H0 x- j$ a( a' v( Y+ S! P3-6 考试通过实战（二） (16:01) m0 H; E# q+ u T' j1 e
3-7 芯片检测实战 (16:30)
+ P# f. O' \* X2 D3-8 作业节1 f0 T0 V8 g" `6 s9 H# c
3-9 作业节/ ^) s$ W6 V. O, }+ j! k
0 R% g$ s9 b0 [! i
第4章 机器学习之聚类
m: [2 a4 q' H& _0 K0 `5 @5 `4-1 无监督学习 (18:37)- _# [, X0 @5 x h K6 G$ L
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
& e; U3 F+ Y! z2 a0 i: {! ^5 k4-3 实战准备 (09:19)' ]3 c; i1 Y$ I4 }
4-4 Kmeans实战（1） (12:34): P t4 V! J5 |0 L7 `- S" S3 O
4-5 Kmeans实战（2） (11:31) N1 T$ e7 H M/ [3 s
4-6 KNN-Meanshift (16:51)+ c" J. |/ S2 q& G0 P
4-7 作业节- Q* x. @( I9 C6 G+ s2 n1 _7 M1 D
4-8 作业节9 ?! r9 n0 X7 C/ u# O
5 S# q6 ?# C4 O% g
第5章 机器学习其他常用技术0 R! R5 F6 N5 G# n8 n
5-1 决策树（1） (13:22). K1 B' w O' S3 M: m1 m5 q8 v
5-2 决策树（2） (14:48)
' g0 n! w* I. x* Z/ V7 t5-3 异常检测 (15:36)2 p7 [9 ~3 P, }
5-4 主成分分析 (17:18)! m( S, i" g& [+ P
5-5 实战准备 (22:19)# g" i5 ]' }' R. I
5-6 实战（1） (17:06)
- ~. H$ B% s& U5-7 实战（2） (14:49)
' v$ \7 M% |" i- g8 `3 e5-8 实战（3） (23:32)6 I M: ]; J- Z8 }- b( Y
5-9 作业节
" i' I+ i) d' T5-10 作业节
3 n5 n& M+ `/ i+ s' q
5 n# p/ ~* J% N; [第6章 模型评价与优化1 } D m4 Y0 {/ U
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
# Q9 U$ f3 }/ @7 j$ C* j6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
4 h+ @1 p. m5 r+ V( n6-3 模型优化 (21:09)
6 H, o# L n. l5 l6-4 实战准备 (13:43); u( y# F6 s+ G& I8 Z+ Z5 l
6-5 实战（一） (24:53)
0 x! T0 E: r' ~. S6-6 实战（二） (15:05), Z; W! r$ |% y7 o* G2 v
6-7 实战（三） (24:20)+ T O3 o# F0 J5 m
6-8 作业节
* J9 v, T: Y: \
3 B' w" ]6 g4 q. Q0 z* e第7章 深度学习之多层感知器
! P ^4 ~% D2 ?2 I7-1 多层感知器(MLP) (18:18)$ T4 m8 p1 q& }2 `2 h
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45), T0 e: Y! z* O: F* e0 _5 h) k
7-3 实战准备 (18:57)9 M, f# K" ~ r: o
7-4 实战（一） (23:24)
w$ l% T4 U' V7 u& A7-5 实战（二） (18:46)
* R# S9 D8 g/ {& h7-6 作业节
1 B/ v/ A6 o1 Z$ ?7 D, k7-7 作业节+ t- P9 m4 N: J3 f$ U( Z- ?
2 _% g1 R! M1 n3 H5 p* y第8章 深度学习之卷积神经网络/ ~+ ? M6 I3 F n* O" ~8 c" e
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
' |) u: ?+ j' P) w3 t5 Z8 D8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
$ q) W0 a& _- o& a$ |; P. A) g8-3 实战准备 (15:18)# P# M9 F B4 e+ i, C2 ^
8-4 实战（一） (24:17), p: m; Y9 T+ c
8-5 实战（二） (26:20)
( ^" k/ a! p/ l6 D$ J! B3 ?" r8-6 作业节5 \7 E! X3 o1 X
/ i( {! z; Q0 ?' P% ~第9章 深度学习之循环神经网络2 ?( e0 Q6 O/ I4 g- t. ~
9-1 序列数据案例 (11:41)
T& k, K( Q6 O9-2 循环神经网络RNN (16:06)
+ j8 j* y) B4 B B% Y9-3 不同类型的RNN模型 (17:36); i6 E( O, |3 m
9-4 实战准备 (15:25)+ u8 h; x, G v3 V5 M0 Q
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)8 i* Y( y; G o! s9 e* I" k
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)* g) H7 V! p( @* T, ]( j. c5 D
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
0 s3 C: W2 h( i( _$ S7 L3 P8 M9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
1 Q( I' e. e0 E) P9-9 作业节
& Z/ L1 q0 ~ W2 p% v- I9-10 作业节/ }$ N: U8 t7 g7 e; z2 o& T
6 c4 ~- K! [# H: R. d
第10章 迁移混合模型
4 }- k+ r0 w' J+ L7 `, C; d10-1 迁移学习（一） (12:59)4 @" \2 ~5 F2 b+ H* \* ?
10-2 迁移学习（二） (08:48)4 S; g$ k6 M+ r9 C0 n
10-3 在线学习 (07:41)
7 ~ p2 z5 j! Y7 J6 ]6 Q- H10-4 混合模型1 (15:09)
. @ }: n! G: [% S10-5 混合模型2 (13:25)
% {% q* S2 r: ^: Z10-6 实战准备（一） (14:36)
' H4 E" V9 k% h# S3 S, V10-7 实战准备（二） (14:05)% i+ E; a/ L" k
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
' [3 ]) a' u, X# u! f10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
8 e: }! g( `. Z& X! P10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)% y {+ s& a! o E5 K! F2 x- L5 R
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
1 ] G0 R* i0 v) J2 ]3 [10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
- C5 x0 `0 l4 _1 C' |. M: v; K% S, E7 P/ }
第11章 课程总结
8 @' g& ~ G, [ H" y; T2 _/ c11-1 课程总结（一） (19:52)4 V. [# s7 A4 K- e1 r6 S7 j- |
11-2 课程总结（二） (15:41)
G( m# P8 a) o! [11-3 课程总结（三） (23:16)
: m* N% X, D. `. A) B: k4 c# |8 v6 H' {! u
! C9 I8 d" F2 E0 N7 q& U( l
〖下载地址〗
+ ?5 v B* T4 r/ y |3 ^; S. F
1 A6 j! [* }7 J" g7 W, W5 H〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗; [) Q/ \, d9 E" W
全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html" y% [8 W3 o& o& g6 P8 t& N$ _
8 M$ L7 B. T% ~5 t1 B
|
|
[复制链接]
