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, Y/ k3 ^2 n% Y9 q6 n
〖课程介绍〗
+ u" B, F/ d1 _# ]# _" t! u; K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。
/ Z5 A+ w+ h4 I8 I; \! _5 l
0 s( [' n1 w8 i' Y〖课程目录〗8 f* j+ y5 ?' ?$ S1 J- C3 P' 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6 A: \+ W$ C+ s
1-1 课程导学 (19:43)试看5 p/ h3 o9 I) W- D( L+ q9 m
1-2 内容快速概览 (21:48)试看1 T" z: `8 }8 F
1-3 人工智能介绍 (19:33)$ ]- d6 h* @1 x
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)& N. ^9 m' `. E* D6 C& J
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看4 I \0 L( A0 L! P' V7 |4 T3 y
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
6 l5 h4 i2 ^/ t' p/ M* z& n
& o* [* m- j/ t9 b) o第2章 机器学习之线性回归
, |, c: c: e' D7 C/ e; H2-1 机器学习介绍 (17:42)
2 M! G* x. r& j% @! }" `: ^5 L2-2 线性回归 (25:47)
* ]6 K( g' y# V) P2-3 线性回归实战准备 (13:34)
. V4 U$ r+ S* E, Y. ]! r2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
: a0 g2 b4 l5 W& K) ~6 `2-5 多因子线性回归实战 (25:29)+ ~# m+ G4 ?' w2 P' u
2-6 作业节
: j) E5 a/ w8 V' _5 L$ ~0 ^. j
5 @2 c, z# x+ F7 h$ c第3章 机器学习之逻辑回归8 \; @* m, R8 J1 f( _
3-1 分类问题介绍 (16:40)
/ L* m+ A/ r2 |* |3-2 逻辑回归（1） (14:54)
; x$ T' _( s- X3-3 逻辑回归（2） (14:30)
5 }8 V+ h4 Z" `: L! z3-4 实战准备 (13:31)! U; `% H( @ b/ w
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
* ]; z0 \2 m8 g5 [3-6 考试通过实战（二） (16:01)( B6 u$ u! o; L# @% D' Q
3-7 芯片检测实战 (16:30)2 ^* \/ L' |9 P8 k' S
3-8 作业节
o* A5 Q4 q9 q \3-9 作业节/ d0 G3 P) j" g& C0 F* c
0 M% ^- T' E, U+ r* @0 u第4章 机器学习之聚类
8 G: ~+ b5 O m1 S# O* v4-1 无监督学习 (18:37)
9 H% o7 c4 c" k3 ?' Z4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)) w6 @6 Q: b7 d1 C/ Z# U0 V" I" S! {
4-3 实战准备 (09:19)" m" Z* R5 H, T% ]7 Z/ U' [: n& R: o
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
. ~6 A+ q" j0 ~5 ?$ L; X- z4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
6 D2 C/ a* X ]! C! ]" h4-6 KNN-Meanshift (16:51)8 W1 r! h0 U8 ]) H6 Z9 C: b
4-7 作业节
+ m7 ~4 A" z. `; p4-8 作业节" N, d) f/ m. _, L3 g6 U
+ P* q' a0 Q6 ?+ j( F第5章 机器学习其他常用技术5 D9 l: Y5 {5 Z3 a2 R$ ^
5-1 决策树（1） (13:22)& d! \# I3 r. D
5-2 决策树（2） (14:48)9 o) X' _/ _ _, s/ t$ R8 N- `
5-3 异常检测 (15:36)
* i: s0 T/ W, k w, ~: O5-4 主成分分析 (17:18)2 R( C& {7 U! V1 T8 [' \# I
5-5 实战准备 (22:19)
3 |" N. {2 Q4 z; a6 Q2 V5-6 实战（1） (17:06)
. n0 }7 B3 H; E$ n% O6 T, x) t. L5-7 实战（2） (14:49)
2 {' G" _2 d& p, [% U( `& x5-8 实战（3） (23:32)
3 A& T- Q& n6 m3 |! Z5-9 作业节5 D9 }! k& L+ b: {4 `
5-10 作业节; F) V, `5 C' X$ ?6 Q
5 \9 {. B& e. k7 R# X! Y& B1 X$ @第6章 模型评价与优化
2 n( Y- V' F, U! R. u6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
: O" F- ~. [: r- G; e3 I7 U/ r6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
$ Q& ?- x, L1 Z; a* Z8 M6-3 模型优化 (21:09)- f, A# I1 s! ]6 D3 v
6-4 实战准备 (13:43)
6 Z" ?) H/ e) I, ?6 O! g2 G6-5 实战（一） (24:53)
& E+ Z' }' D9 t$ s6-6 实战（二） (15:05)
& a4 _ |, _+ |+ g, }6-7 实战（三） (24:20)
- [" l" l" o7 v H, b1 @. f6-8 作业节% {/ ]( T! i8 }2 c
9 v+ M/ l/ X% j# _, v7 w第7章 深度学习之多层感知器
! }4 Y7 H) l; F7 W! z7-1 多层感知器(MLP) (18:18)7 R( T$ e7 N2 H6 j
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)8 c7 n! w3 S l1 Q
7-3 实战准备 (18:57)
. i' m+ x9 X m2 f7-4 实战（一） (23:24)
2 {+ i" K5 r! h7-5 实战（二） (18:46)
3 r. M: T3 j( D2 q5 B8 e9 l, k g7-6 作业节
+ G4 [$ d1 l9 b5 M7-7 作业节" w/ s9 A& x( C/ `7 h/ D- t; b# m
4 @$ n. ~% \8 K第8章 深度学习之卷积神经网络1 I1 z4 A! T7 j/ h8 k
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)/ A* ]. I7 R2 c8 s
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
8 q2 b+ P* B! t4 v8-3 实战准备 (15:18)
8 j6 V) _ [& E- {0 I8-4 实战（一） (24:17)
: g3 j. b! W. f& I9 e" K8-5 实战（二） (26:20)
8 ^* A# C# D4 N4 H0 x- Y5 H0 I4 e8-6 作业节
5 P6 X9 N* z. J0 p2 r0 y
/ R6 H( f, b4 O: S p' L3 M第9章 深度学习之循环神经网络
4 L0 T1 A5 k2 p# y. K# d2 h" \9-1 序列数据案例 (11:41)3 \; f* _2 \% E# K
9-2 循环神经网络RNN (16:06): m9 D; r+ c$ L2 f
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36), P3 f, w+ a; K- D' V
9-4 实战准备 (15:25). i% Q4 \/ P; P$ ^0 r7 p8 Q
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)$ J% [1 S$ y! `
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)1 D) q- E4 L/ k: P
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
. V, ~8 @( j R z9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
+ k4 V2 h$ _5 D9 e" ]9-9 作业节 E5 b7 g; u4 o9 T- F' ~' h
9-10 作业节, e: S/ q/ p/ C$ I0 H
/ x6 m( P9 m+ @! v% c# W第10章 迁移混合模型
" q' T; ?9 N/ i. ~0 ?" X6 s a10-1 迁移学习（一） (12:59)( G. d* V, u8 W2 x! a9 u
10-2 迁移学习（二） (08:48)4 ?) I: v7 d; J" T% ]9 `
10-3 在线学习 (07:41)
9 z- d! K( Z: S10-4 混合模型1 (15:09)
: |) r8 N( b6 I; r10-5 混合模型2 (13:25) @8 y J. I7 ]4 |/ B1 b5 G
10-6 实战准备（一） (14:36) v) u. i: ?9 A
10-7 实战准备（二） (14:05)8 ?4 f M- e, F) [% X
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)2 ~1 ^8 X4 I" ^& _
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
u* K& O& D W6 [$ Q10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
! @. ~+ J1 [0 c$ o4 L7 _* M10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
5 `2 [. M3 Q+ K: t3 Y10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)$ Y( M+ q! g7 c- N Y
* I; M/ p* e% u
第11章 课程总结& Y; U0 _5 w& \3 t, T: X
11-1 课程总结（一） (19:52)
+ y$ k* J- b5 E) i' A: \11-2 课程总结（二） (15:41)
0 H3 M: t# R9 B11-3 课程总结（三） (23:16)- l6 e8 ^$ N/ B0 F5 {
+ D1 h3 Z0 |3 f6 F) }7 X! I0 z
# d" j$ Q1 P7 i$ n〖下载地址〗5 }6 j! A1 E7 a x( j1 @/ ]) V3 I! B
8 C+ I& b8 c0 ^' s' n. c〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗& Z: Q9 ^3 b1 F. s
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