$ K/ W+ |$ `# ]$ c1 l( H. p
* f" W7 c* v) B8 t& f0 E$ i
〖课程介绍〗
4 i5 Z! L2 S4 s) x0 X: B b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。9 b2 K" g. F" d a9 q
' v+ \1 f- `7 W `( w) b2 R; z2 Z〖课程目录〗% Y: T* c* s/ m. K/ H' W) V
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5 p* E2 W$ w. m C+ }3 l3 K5 g, N
1-1 课程导学 (19:43)试看+ b/ @; \ P" l
1-2 内容快速概览 (21:48)试看# i# ^! ], O6 N' N8 z% A `
1-3 人工智能介绍 (19:33)
6 [4 t% t. z. {3 k3 \1-4 环境及工具包介绍 (17:38)7 E$ P+ \- ]' M8 X5 J \
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
" I. ]. @1 ~2 q. ]5 C1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
% e$ C7 ]* ~) o3 [
. C1 T2 C; [: ^, q. J. F8 U2 `第2章 机器学习之线性回归
0 G( R! k# p$ K# ]8 S2-1 机器学习介绍 (17:42)6 i* X$ [. I6 l7 }- k% p3 h
2-2 线性回归 (25:47)
6 ?' M2 g1 g3 A* B4 V2 j2-3 线性回归实战准备 (13:34)( N9 h- D. }) q: r2 r$ [
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
0 T+ i! Z4 J. K. ]2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
. n/ X# } {' I2-6 作业节, `& [) Y$ C A+ _( I# [
" U9 u" @$ n! E7 S第3章 机器学习之逻辑回归
' A% A( s! |% Q8 H! U- L3-1 分类问题介绍 (16:40)
: h& K0 @% d1 i; _8 W+ R3-2 逻辑回归（1） (14:54)
, m1 y6 k0 `" S8 E: Z% `3 }' a3-3 逻辑回归（2） (14:30); W/ A4 `/ I. C+ G: Z0 u* Z
3-4 实战准备 (13:31)
5 o. V* U, L c' h( J. u' L8 j% k3-5 考试通过实战（一） (19:49) [7 U& r" w) [4 s. v) j
3-6 考试通过实战（二） (16:01), Q3 M/ l$ p6 F- p# [
3-7 芯片检测实战 (16:30)0 Z/ e0 k j* e+ @
3-8 作业节
+ H v4 R' b$ Y" _9 x3-9 作业节' v2 L% P9 V8 O3 o% I7 }4 r; b
. W" r6 [- [% H0 w9 u- E/ A" O
第4章 机器学习之聚类9 A5 V1 a$ D9 `3 m. ?
4-1 无监督学习 (18:37)* G( Y t/ C' @/ |
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
# o9 l h& a6 ^4-3 实战准备 (09:19); B; a+ M( v5 k5 h8 `5 G
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
: _5 k1 s. Q1 r x4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
9 I% S J( E% E e4-6 KNN-Meanshift (16:51)
$ H: _4 A9 R- H$ s% ?$ {4-7 作业节/ k. q# h/ E8 }
4-8 作业节9 Z& [, x+ G& b) u, M W
& x; a$ D$ w; q" C& K第5章 机器学习其他常用技术
9 ?" i3 F8 I& j+ R5-1 决策树（1） (13:22)" T! v' r6 i/ e" R7 z
5-2 决策树（2） (14:48): N' H4 R- O/ C$ b8 _6 ~' Z: Q' p* ]
5-3 异常检测 (15:36)
4 P# I, ]& H9 q- i5-4 主成分分析 (17:18)% f2 Q/ p6 f+ \* i0 F' k( o% W
5-5 实战准备 (22:19)7 C; u, y# p$ W9 d! ]
5-6 实战（1） (17:06)- Z, D. a+ ~3 {- g* n
5-7 实战（2） (14:49)
+ ?+ T2 Z8 x8 S( L7 }* A) [# b5-8 实战（3） (23:32)
1 M. t0 P( Y9 b+ d0 |5-9 作业节
* C+ i- {( A: U/ v5-10 作业节0 f8 i# Z& V' E1 d! A
, W9 G Z' f# @. i6 u. Y O
第6章 模型评价与优化
* S' s* }0 t8 O. D7 t7 X2 K) O6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
) o$ U* }& S4 t" Q0 J, ? \% ?6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)+ V- P* ?" K7 x
6-3 模型优化 (21:09)9 s% |2 o' _" v. l& K* h& T
6-4 实战准备 (13:43). ^% f8 `7 y( X0 [
6-5 实战（一） (24:53)
$ f' |0 R9 m3 k6-6 实战（二） (15:05)
, i( c- ?3 a: p9 j2 _0 y6-7 实战（三） (24:20)
9 @- i; G4 |* T8 P" i' [6-8 作业节7 `- e7 y7 H7 Y6 f, w/ Z3 o1 m, h5 H
2 T$ W, m7 [; K$ V" r8 s第7章 深度学习之多层感知器
1 F3 H- S% g3 e' a* e0 }7-1 多层感知器(MLP) (18:18)7 B2 w( m; Q4 l* P3 }
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45). [6 f8 h, f8 u/ B
7-3 实战准备 (18:57)1 @# E5 K4 x% y- v' u
7-4 实战（一） (23:24)
: j. Y+ l" G: \+ Q( x1 K: D& _9 v6 h7-5 实战（二） (18:46)" G2 e' \/ u {! c6 q
7-6 作业节
3 }- F% ]/ Z3 Y$ P) B7-7 作业节
3 y4 z* ~! r; q% r) B
0 m3 L' A; |6 u- g% G# {! _) J第8章 深度学习之卷积神经网络0 c. W s, U- T3 R( P# f
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)5 {* W: R5 [7 V8 \
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
( F; D# g1 e0 M6 K0 ^8-3 实战准备 (15:18)
/ ]( G5 ]# S3 U' `8-4 实战（一） (24:17): G! n4 M+ `$ `2 |0 Q# o) M
8-5 实战（二） (26:20)
' Y+ P- M2 v9 M$ h6 M/ S4 V8-6 作业节
/ e& ~: L( W) w: o$ O
& R) u. C6 J" T9 H7 f3 A- I$ \第9章 深度学习之循环神经网络9 h5 t& q( z. p5 o# u+ S
9-1 序列数据案例 (11:41)
3 T, i7 N8 C) X9-2 循环神经网络RNN (16:06)- ^) k$ v: z0 o& t8 f4 t( }: z
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
( x' W8 F# A5 F! `% K8 a' M& T9-4 实战准备 (15:25)- j5 |) N$ h* t6 v# E( x
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
8 O* {- o0 ^4 J6 ^- ^9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
5 K4 Y/ o/ D; y1 e) k9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)# `/ c8 F# ~7 J2 u4 s7 d
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
' e6 j% ^, X$ @1 V3 N' B! i9-9 作业节
* e& l% p9 T1 W0 G9-10 作业节
y- _! C6 u1 H, Y9 A ]9 e' i7 L1 @ A# L" H, v
第10章 迁移混合模型0 m4 z: v1 f2 B: z* c% j
10-1 迁移学习（一） (12:59), {& Z+ v1 t& ?- {
10-2 迁移学习（二） (08:48)
' |, H8 P7 i' U, O10-3 在线学习 (07:41)1 h5 v( s- [$ e6 b, r) \# l
10-4 混合模型1 (15:09)( v# e2 L$ w8 ?( E% J8 N
10-5 混合模型2 (13:25)
6 R& b# _8 ~; O. c6 S10-6 实战准备（一） (14:36)
: w* g% ?2 S/ ~+ m5 X10-7 实战准备（二） (14:05)
7 P; T7 E* f3 F# | d$ O4 g10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)) L: T R4 G I8 m
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
! d- o% _4 a4 S" P2 L10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
; W, L3 W( S9 \" \10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
- s' ?0 t$ i! i/ E/ S& ]1 M10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)7 @% H3 R) N5 B* I# Z0 M
% O9 P# x( R5 H3 B1 x k/ U1 w第11章 课程总结1 I: ^% `% B5 M
11-1 课程总结（一） (19:52)
. D* {. X. q" g11-2 课程总结（二） (15:41)
( p+ s! A3 B# U; R11-3 课程总结（三） (23:16)% ~: z3 y; r3 o) h3 H2 `( h2 m
/ r0 z! o& e% C* a4 g) S! ?" G1 A) D$ p5 U: P2 L& _ j \
〖下载地址〗
- y$ m9 R" s$ O1 G
# W5 W2 x6 j. f0 ]/ O% F〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗- L6 ~. F5 E; N, F
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
0 [8 G/ @# [3 u3 ?1 a( Q! S) e( [8 b+ K' G; e1 I* w* T
|
|
[复制链接]
