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〖课程介绍〗* H: M) v3 x6 Q) Z5 v5 {( d
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。, ?5 b5 B$ x- l0 l: K
) w# F, N# c% ], q2 S
〖课程目录〗0 b. w& U I# q/ o# j* C( 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
1 g$ H9 G0 m5 h6 A: l: A1-1 课程导学 (19:43)试看
- D9 u5 b* Z. i+ k4 Q! m' D# x1-2 内容快速概览 (21:48)试看: K( q1 A* |6 G
1-3 人工智能介绍 (19:33)( k3 j' D( c9 C6 d0 r+ H
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)1 l+ ]9 q. }$ I& d, V. _5 [0 [
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看- q5 a9 h" V7 D# M& b6 j& c
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
. ?6 q1 G4 f- c+ }& Y! W4 \+ v* I. v9 M/ s1 G/ z
第2章 机器学习之线性回归
9 V! z% U; A& g& S! _2-1 机器学习介绍 (17:42)
& A# D9 X7 R2 _; Y |2-2 线性回归 (25:47)
' J1 o; S, j9 M0 ?. R2 l2-3 线性回归实战准备 (13:34)1 r) n9 ~! a" }$ J/ P- W
2-4 单因子线性回归实战 (17:18); V& }3 J6 C p% L
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)% q, A7 `* o& U4 O9 m, ]
2-6 作业节
+ V" o5 q! ?" c- P- s S
3 g( @/ ^* r) v: |第3章 机器学习之逻辑回归% |. n v( U& ~9 i. _9 |
3-1 分类问题介绍 (16:40)6 f9 @7 C; b: r7 k7 \5 S" Q2 V% |! f
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
2 G0 V0 V+ w6 n3-3 逻辑回归（2） (14:30)
E: B, j; `4 i/ C4 j N3-4 实战准备 (13:31)2 c% Z) {! M3 T! Y* ~2 h) y
3-5 考试通过实战（一） (19:49)8 c. p+ q/ R* L5 c, i! c
3-6 考试通过实战（二） (16:01) y2 b: q4 `/ d8 X9 M* E
3-7 芯片检测实战 (16:30)
. i* `4 ?$ x2 b( ~3-8 作业节
3 U% Z2 T# Z5 f3 k3-9 作业节
3 o% T1 ~8 e! P4 G+ m1 r# G( ^' ~/ \
+ n N. L- g+ ?第4章 机器学习之聚类( ^# l) r$ `. d
4-1 无监督学习 (18:37)
% _) ^; W4 b& j* E. E$ {- O, s4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
1 ~, R% M6 f. Z' \( L5 T4-3 实战准备 (09:19)
! ^3 K* K) H' t* Y' F% s4-4 Kmeans实战（1） (12:34)5 U, |. w' X% u/ N. z
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
' s, ^5 ~3 |9 G% Z3 y' B4-6 KNN-Meanshift (16:51)
* i L, v/ Y) @4-7 作业节
; W" |( S& D7 V! M4 S4-8 作业节
7 q% A. f- m. X( o2 A& @& ?* B7 m9 h q* M) l9 _$ @
第5章 机器学习其他常用技术4 }* L0 y- x9 |7 P9 X
5-1 决策树（1） (13:22)
1 X0 _) d& d; X8 ^7 Z7 q3 H5-2 决策树（2） (14:48)8 N0 I' ^. k1 ~) B
5-3 异常检测 (15:36)
& i+ m. d4 L) b6 j- W5-4 主成分分析 (17:18)$ i6 F- E) L* x) _* G8 x' q- S
5-5 实战准备 (22:19)& I' m: y% B. E
5-6 实战（1） (17:06)
4 t, K7 Y" G r0 C5-7 实战（2） (14:49) }' g7 B1 J, S3 b
5-8 实战（3） (23:32)" N: t5 A! x( n& b6 v; d
5-9 作业节/ o3 G0 H* V# m) ~+ ^ l/ U
5-10 作业节
. P$ Z1 U& [" b! m1 m9 F; W, j2 U7 n! I0 s' R" f
第6章 模型评价与优化
! S& R) r+ T$ N8 e4 \2 j6 z8 k) z6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
% A# }( {/ \$ [6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
0 X$ ]& L6 C) H% Q6-3 模型优化 (21:09): F; e, H8 P: z& H* W# R9 n
6-4 实战准备 (13:43)6 K$ i- D. W! @
6-5 实战（一） (24:53); |9 V/ ~" y3 K: w! d" F4 z
6-6 实战（二） (15:05)# V8 T7 L! c3 ^# y1 q P4 G
6-7 实战（三） (24:20)" a, I# ?" f" r+ I
6-8 作业节
; W! P' N" @* K+ N, W" R8 L1 J. @6 s; a$ Z; N
第7章 深度学习之多层感知器
' G2 J, X5 ]6 J7 f) b! l7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
; ?. Q* d5 v8 I7 Z& e. j5 ~7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)! y$ s1 x% r, x% I/ W
7-3 实战准备 (18:57)
' _& U; s2 h( S7-4 实战（一） (23:24)9 y7 m, q( z. u, |6 |: {
7-5 实战（二） (18:46)7 d# B. n- i6 t: Z& K/ ~
7-6 作业节
9 y; s5 i y/ L7-7 作业节 Z6 z- `" s: I2 C: u2 v2 ]$ L
. x( [) Z; ^9 ^$ c! H' F
第8章 深度学习之卷积神经网络& X3 j' ~% j) t, ~0 ^: V% H
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
, R; T9 N* D9 ~8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
0 D7 ~! u3 O0 Q8-3 实战准备 (15:18)% H1 P5 Q/ Z6 U7 q
8-4 实战（一） (24:17)
1 A% e- s/ F2 P2 F" P& r8-5 实战（二） (26:20)
, y2 J* E- x& Z8-6 作业节
2 r" f' G+ t$ x- B" y2 l% ~$ C3 z: i- ~% [' q
第9章 深度学习之循环神经网络/ h9 C4 x; d9 ?$ E4 ~! d6 _
9-1 序列数据案例 (11:41)$ S3 }/ d- O& n0 ~
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
+ D# U1 a% y# q3 U0 \4 [9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)/ D/ }2 T/ q( F
9-4 实战准备 (15:25)$ l1 l7 j" B% O* R
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)% b; j+ y1 N6 G& X1 Z) ]$ k. f& @4 v. |
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
2 G# G6 y! H1 l4 }0 q0 u# J, k9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
' J5 C; O$ H; R! F& Y9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)8 z9 I6 q, P. K9 l- J7 P/ Y
9-9 作业节3 z; r1 L* E Z" U' z/ }- n
9-10 作业节
0 o3 t9 u1 s9 z8 M* }; g
2 Y' d6 H2 e# v: q' M8 E9 E: n第10章 迁移混合模型) P+ G, h% h, |' T/ r: w
10-1 迁移学习（一） (12:59)
/ ~: h( ?' _9 e! n/ N; m, c10-2 迁移学习（二） (08:48)
0 I) |# D, R3 n2 w10-3 在线学习 (07:41)
7 c- q$ r0 s, I10-4 混合模型1 (15:09)
3 A! p0 X$ T( f2 T: w% `6 K10-5 混合模型2 (13:25)
" H! ^ X0 h0 G6 o7 s10-6 实战准备（一） (14:36)
6 ?/ |/ m" O- U10-7 实战准备（二） (14:05)
! X/ X- y! M2 _' Q10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
7 j0 ^9 l4 Y' }/ a& w* ^1 Y5 Y10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)9 b) ?5 [) L8 T! j; c9 `( Q
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
1 Y% Z7 i, J3 e7 a C10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)( \& o8 z" o& y2 c
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)) F6 b' B( L' e$ X2 y
. K3 c- R1 m" N0 u6 }9 K
第11章 课程总结5 w% H6 i. ?4 B" O& [0 \* S: G
11-1 课程总结（一） (19:52)
2 G! |/ U" [9 k% f- I) d' f11-2 课程总结（二） (15:41)8 S. ]' A) c& ?
11-3 课程总结（三） (23:16): M4 G7 f8 c3 u. X+ e
& {" K8 ] D" c+ B. \' I+ W' T% I v( e- |' U
〖下载地址〗0 U: @4 m V( a: s* I' T
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