, I- D$ I' e* \8 A$ }! E# D# q' K
) _+ O# M1 k4 q7 C" f0 C〖课程介绍〗6 j* \- o$ C7 j$ {+ W$ W6 F( p+ f
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。; x( F+ Y/ P( n' S9 ?$ @# V6 B
% P. w7 d z: G" P7 u- z P
〖课程目录〗
3 I) R! ]) }2 w7 I \/ s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& u. q* {- k, ]& E- g W& O
1-1 课程导学 (19:43)试看
6 \1 F/ \- z$ a9 l+ e9 z1-2 内容快速概览 (21:48)试看) @( A8 ~+ O% R' ?
1-3 人工智能介绍 (19:33)6 v# }4 x- P8 f1 n
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)" o7 p! ~& H6 K- Y* s j! k1 ?& s- i. Y
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
1 b" z5 j% ~6 x8 }2 b9 `1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
N7 {& Z8 C7 T& K- P! }" z: `% T; Y& R2 W9 }
第2章 机器学习之线性回归9 P6 m) |* b3 s1 q3 E% o9 V7 Y; L! e
2-1 机器学习介绍 (17:42)9 P9 N' p4 H& ^. L& ^8 \! r
2-2 线性回归 (25:47)
) O* i; S9 y4 q* G2-3 线性回归实战准备 (13:34)# S- p, }9 O) K* F* M; w" [
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
; m; G1 L6 C, I8 W4 C3 J. g; G. J2-5 多因子线性回归实战 (25:29)2 S- u# _5 I; O d
2-6 作业节: v% F/ ]& }& z$ {$ Y3 e2 X$ E
' p" Z% Z* m3 v# y" i
第3章 机器学习之逻辑回归
) h" z0 b3 t* c+ m5 Y8 D. y; `3-1 分类问题介绍 (16:40)
( P O7 R' x8 j3 t3-2 逻辑回归（1） (14:54)$ h5 x7 I/ D2 T% L7 G% M
3-3 逻辑回归（2） (14:30)5 o$ a5 }8 z1 P( _& D I1 w
3-4 实战准备 (13:31)
1 n9 b0 g# k4 i. Y2 J1 C1 G: y3-5 考试通过实战（一） (19:49)
9 J+ A0 ]7 n% i6 T8 Q3-6 考试通过实战（二） (16:01)+ ~3 ]: O5 X8 t3 V8 d3 [ Y& E
3-7 芯片检测实战 (16:30)
5 P5 {1 X4 H8 U# N! _8 c3-8 作业节
" f0 Z$ R) n* a( u# c/ }' e. @3-9 作业节3 Q r% C6 u J) q
/ P# \6 g7 e8 S/ I5 s, j
第4章 机器学习之聚类
2 G, m0 m* [' x3 l$ r( Y8 u/ t4-1 无监督学习 (18:37)
7 J6 }2 V; F( W; m2 f4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01). e: M5 C( d( H( N- \! ]+ v
4-3 实战准备 (09:19)
& f7 [; e& y2 N* X7 c4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
& B; j( r3 u @0 W4-5 Kmeans实战（2） (11:31)8 G p& {8 o* G% z) L; S3 k2 ^
4-6 KNN-Meanshift (16:51)1 b% a G2 @' ?
4-7 作业节6 W* t# p/ w3 Z6 t2 W P& g
4-8 作业节* e# f/ f. ?; K: Y' ?/ l9 C& x# D
& y) W: L/ A2 }& R5 T( t) i" m
第5章 机器学习其他常用技术6 a# [/ Q8 d x4 S4 t' l& c
5-1 决策树（1） (13:22)4 @# z/ E5 O) x2 K ^& q
5-2 决策树（2） (14:48)
( F+ i# j; o P5 ~& U b5-3 异常检测 (15:36)3 M) t) [- h- ~ n( i5 y( ~# H
5-4 主成分分析 (17:18)
/ P) A) E4 n. h2 E ~% n% ^5-5 实战准备 (22:19)0 k, w. q. s( F) f4 K* ^
5-6 实战（1） (17:06)
/ S1 b. b: k" V; @5-7 实战（2） (14:49)
W/ J) j2 S5 n4 W5-8 实战（3） (23:32)) e( M; \) o5 `& J. j/ X, h3 G
5-9 作业节
$ \! J( `8 S$ g. d( o- d5-10 作业节
5 p& v. l1 y1 L4 m5 I7 {
; G) ?7 l" o5 q1 t% K第6章 模型评价与优化+ _" K% F; N- x2 \3 m: I& ?
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)3 Y/ I1 I. k1 Y! t
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
7 w$ j! J7 `- ?5 A; k6-3 模型优化 (21:09)# O- Q0 B4 ~! C
6-4 实战准备 (13:43)" k* r5 u; l! i0 Z. i9 R
6-5 实战（一） (24:53)/ R% W+ z; |# c" a2 P. X7 X8 [
6-6 实战（二） (15:05)
5 x$ I4 H' d" P. i+ C6-7 实战（三） (24:20)5 t1 [( b4 i& h5 x
6-8 作业节! j% M! F+ \7 Y, ?4 N% a- V% P
9 c( w4 Y5 v% a, J1 e( l第7章 深度学习之多层感知器
6 V6 W0 i1 R5 S, r8 A' C4 D! _7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
. J; o% n% i& E, R t% D7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
1 ~ v7 ~* n. [. L+ B: m7-3 实战准备 (18:57): a. h: Z4 j2 n: w1 i
7-4 实战（一） (23:24)
7 U9 x& X- Q# L |5 _7 Q7-5 实战（二） (18:46)2 j- b, r: A$ P
7-6 作业节: q* y4 S% d) a
7-7 作业节. s) N. w' K& z' X
3 i- }6 \# n! t I1 E5 j# z. m
第8章 深度学习之卷积神经网络: M; V* h9 M3 V( O
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
0 t& P1 E& d$ F$ M. B8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
$ z. L- S1 |: E8-3 实战准备 (15:18)
$ c& {6 w3 A, i& h- t2 E9 g8-4 实战（一） (24:17)- H( m% S8 n$ a; f
8-5 实战（二） (26:20)
! A5 Y) v, l9 Y8-6 作业节! E2 d+ b6 J! _1 V
9 W% D& ^9 M! i0 X5 `# {
第9章 深度学习之循环神经网络+ I) V0 u3 H! C& ]. D% a" o
9-1 序列数据案例 (11:41)
$ W4 K6 [( p( [& F1 J0 [9-2 循环神经网络RNN (16:06)( w$ Z* g8 D& r5 g5 M1 c7 {
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36): }3 u3 ?1 _4 n4 u' u/ l$ r$ i% L
9-4 实战准备 (15:25)
& r c/ j3 D2 k9 r9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)+ J$ [' A% w* A. m% p8 ^/ q
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
4 Q' ?' p6 q$ ]9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
7 f2 ^/ w- q/ ~* I/ k9 K9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
. Z. M& \ b3 I4 j6 J% C9-9 作业节' H2 X0 G; E7 c' a
9-10 作业节
% l6 q* R, p7 E6 F% z8 w' A, J& j; v7 h$ j q) K' l! Q
第10章 迁移混合模型
$ g% @9 y( w& G8 L1 M; f4 _10-1 迁移学习（一） (12:59)
0 J* ^2 n- }0 E$ a6 T3 a, u/ v4 {10-2 迁移学习（二） (08:48) m- r! T: ~4 S& m& C7 }
10-3 在线学习 (07:41). ~/ @' v3 I2 u
10-4 混合模型1 (15:09)
/ o! b. k# y. [3 ^4 ^10-5 混合模型2 (13:25)
# p9 R* E3 K2 h" \6 o- x8 M10-6 实战准备（一） (14:36)9 E% n) e" k2 X3 V% c4 J
10-7 实战准备（二） (14:05)8 L0 z* d# L; e, e6 d7 j' Y. {# e
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)5 P; W2 P5 f6 s
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)9 K: b! o1 t2 M, v1 a% w/ e
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)0 }& U* ]5 n0 i% o4 ^" N! Z* g
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
( b% U/ [' F9 P7 C0 c f10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
' d7 f/ T5 Q9 p4 X
" p5 k* w; q0 Y% ^# k6 I4 j第11章 课程总结6 X1 Y5 d/ F5 [ B; N5 E( {% e. D3 G) o
11-1 课程总结（一） (19:52)* Y/ w1 |1 [) f. q3 c( G
11-2 课程总结（二） (15:41)- }( |: C2 p* T1 W% K
11-3 课程总结（三） (23:16)
" E, v- d4 c( E2 j* H3 ]/ Y x) m4 b& c( i8 @: X, s* j
+ {6 ^8 z: }7 e6 f- {
〖下载地址〗
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