) l1 h$ k. m6 P" D- \3 M( e. x
% k+ W- z# N7 s. L( r3 s+ Q
〖课程介绍〗; }6 U6 H0 X: z* o7 O) `) g
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。+ m1 z% w9 X& n0 ^4 F
3 x, ]& b2 {& V0 `+ x
〖课程目录〗
; @5 g4 w: y( n& a5 b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
4 O+ j* q+ h& {+ [1-1 课程导学 (19:43)试看
6 P; Q# W6 ?& E5 i9 ^* Q. _! ]1-2 内容快速概览 (21:48)试看
, S2 k1 U. O& c/ i' e1-3 人工智能介绍 (19:33)
2 F( F( Q! l' U, F3 E1 n8 x1-4 环境及工具包介绍 (17:38) T) I& }& ^( j3 D1 _0 u
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看) y4 H, k- _: F1 H( q; U
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
; t4 }1 P5 }* u9 C+ U9 z: h' j8 {+ S. y1 B N/ F% V
第2章 机器学习之线性回归0 p0 U: c! K3 m5 w0 a! q
2-1 机器学习介绍 (17:42)& v/ y% R1 f3 N
2-2 线性回归 (25:47)
; V1 p" b" P; _" B- p3 }2-3 线性回归实战准备 (13:34)
9 Z! g3 y+ ~! V) c2 k0 t* J: j* p2-4 单因子线性回归实战 (17:18)! _$ b* M$ n6 I: @4 r' i$ n/ K
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
- A i+ [" D8 p& d5 c2-6 作业节
2 t$ c/ W& I, V" o( g7 z. e4 R y5 ~0 ^
第3章 机器学习之逻辑回归
/ A! _( ?; L, d+ h; `3-1 分类问题介绍 (16:40)
0 r8 q$ x# @9 u- {0 J2 G+ @ Q' L3-2 逻辑回归（1） (14:54)
$ A) ?0 q6 h- h7 R3-3 逻辑回归（2） (14:30)
. f9 x/ J' |) ^. q6 G3-4 实战准备 (13:31)7 f: o2 }5 t; U& H( u& Q+ A
3-5 考试通过实战（一） (19:49)% s/ r$ j u7 ?& A. H
3-6 考试通过实战（二） (16:01)
0 Z' G+ u7 H9 ~1 \$ ?3-7 芯片检测实战 (16:30)) W+ _) |8 L/ f3 a- Y
3-8 作业节
# q/ j2 y; Y3 O9 T2 `: W3-9 作业节# g+ v/ ?" R! G: K
" V0 h* p& e4 y! n3 o
第4章 机器学习之聚类/ }* z- P$ X+ J' ^# x4 D
4-1 无监督学习 (18:37)
( g+ ^1 M- E6 a0 k% Z3 y. ~4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)+ o9 g( U# N u: ^; }
4-3 实战准备 (09:19)
5 e* T7 K# C' h( P b+ L4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
, U, p) i# ~6 X4-5 Kmeans实战（2） (11:31)7 ~9 Y7 y; p: B* t
4-6 KNN-Meanshift (16:51)3 z' A$ M$ e+ a/ A/ G3 l! z: Q6 ]
4-7 作业节 o; n, k+ a0 `; q$ G. ~6 i
4-8 作业节
; C( K( r. B* |3 ^2 e
) ~' y" c3 B9 [0 p第5章 机器学习其他常用技术
. |& |# |$ {% o5 i5-1 决策树（1） (13:22)8 V- N( X3 V4 O/ s1 G% Y+ v
5-2 决策树（2） (14:48)
% p% u9 ^& W) X! [( ` C3 F5-3 异常检测 (15:36)5 r! r4 v0 f1 Z, O
5-4 主成分分析 (17:18)
_, V1 \4 r9 y3 @5-5 实战准备 (22:19)
% ?3 z1 x: \: I- w: l0 T: H' b5-6 实战（1） (17:06)# Y v& v `. J0 m+ Q4 Z4 d0 F7 q7 ?0 n
5-7 实战（2） (14:49) T, N$ H' C7 S& n+ n
5-8 实战（3） (23:32)
) B0 S [# _+ _: W! y; Z& ]( Q: a5-9 作业节! p0 ]- Y5 H: }2 g' j
5-10 作业节
* j7 s8 |! A' A: S u+ Z
0 \$ s2 Q9 D) `$ ]3 }/ G第6章 模型评价与优化
3 u3 D# O% O& ?( M8 B P+ q6 |6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)! l1 a7 ~8 p* Z5 V: r
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
! K2 v; X- H) s* o3 k6-3 模型优化 (21:09)
8 b9 I' [; K( U" O( R1 B; Q m6-4 实战准备 (13:43)
. y$ C: y6 q! i1 L* P# v- U: t3 n6 M6-5 实战（一） (24:53)' |1 X3 c; J, \% W7 `" N
6-6 实战（二） (15:05)
/ ]. ^5 E( J; E! I5 O4 a2 Y1 e2 ^6-7 实战（三） (24:20)/ {" r6 ?% V: f, T* k( q G1 V
6-8 作业节
' U/ v+ z. I% u/ I: _2 O4 n9 H" P. ^ R" p& i _* m9 Y3 g
第7章 深度学习之多层感知器
# a" \6 _2 h# Z: ^/ Y7 D9 i' d0 e* E" [7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
1 P+ }+ |/ `* V3 S7-2 MLP实现非线性分类 (19:45). V+ M! v; e: t' L* h* ]
7-3 实战准备 (18:57) U! ^# V5 e" c) I# `
7-4 实战（一） (23:24)
5 C4 h! C; m$ k# x7-5 实战（二） (18:46)
+ p! _" Y1 E! g; @0 m) W7-6 作业节
2 Z S1 q# n! }- o3 o7-7 作业节
4 @ K+ V$ V- Q. K( d8 {9 H! l0 U: q
第8章 深度学习之卷积神经网络
: @$ @" k' y( g: r4 @' u8-1 卷积神经网络（一） (30:03)' b/ m$ ?/ R+ P! i
8-2 卷积神经网络（二） (26:16). ^7 i5 d# V; z% Y, W
8-3 实战准备 (15:18), v7 ]: w1 A2 J: j( a% C
8-4 实战（一） (24:17)5 V! P6 _. N! y C) V1 c: X
8-5 实战（二） (26:20)' s- H$ b ~$ v) L/ F1 X
8-6 作业节9 o( D3 A1 A7 w1 d3 Z) A
+ t( p0 q( p( ~( P" R# V. @
第9章 深度学习之循环神经网络# C2 _3 i9 v. ^/ ]
9-1 序列数据案例 (11:41)
4 m3 W# \2 X6 F( U% G1 f1 d9-2 循环神经网络RNN (16:06)
$ m6 @1 C/ _3 L8 r3 `) o- M) s! w9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
5 q# W+ T$ M" P9-4 实战准备 (15:25)
' C- X2 Z5 I7 R$ l7 ~$ C9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
, Y" w, e' F6 C0 o) ~' n9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
; ?/ t' f+ q1 Z% _9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
: T7 D+ i8 K; u9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
4 H& z3 w5 X$ Z. r" U. [% m9-9 作业节! H0 x9 p3 z" x
9-10 作业节6 }1 G8 D, G5 w9 l# C& j
% l7 W7 S4 ~) @7 k8 z- h
第10章 迁移混合模型
% B0 J1 {/ [6 e8 v* w1 w1 @10-1 迁移学习（一） (12:59)
! ^" ~; J/ M$ K) k% H, j( ~10-2 迁移学习（二） (08:48)
( j x |) v( m! W10-3 在线学习 (07:41)
; o6 A+ b: T o7 X, ?# h10-4 混合模型1 (15:09)
* U) \; a( R/ I9 U10-5 混合模型2 (13:25)* W. s" X( Y; K8 C! L$ P% P
10-6 实战准备（一） (14:36)5 D9 G, u0 G. u
10-7 实战准备（二） (14:05)
3 ~& U+ v" v# J10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
* ? Y( t, Y. E# }+ _( R0 n+ J; R+ c10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
- L% s0 l& w8 l% I10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
8 v4 }& ~1 B9 s$ |; [: m10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10). Z) [/ W, i/ S: s; F% G
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
; y ^( g) j/ V t) K. Y
3 N a8 e, u3 Z( S# E8 U& _第11章 课程总结
@8 e; p7 T: f* [) R/ L11-1 课程总结（一） (19:52)
S5 [: N9 x5 N5 P+ L' A" H11-2 课程总结（二） (15:41)
& p9 d9 X2 l. s+ A$ Z/ {0 Z- n4 A11-3 课程总结（三） (23:16)
( ]1 S- X# {3 _
b% @- \* t4 ]2 s
9 ?' B# X+ }0 g: a〖下载地址〗
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' J8 r% X; F8 Z8 L* K6 p〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗' a, }; A6 E' h3 u) ^
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