2 C# [* J# S' X# m# y* X7 I+ F% r3 i: Y% ?/ [2 F5 @, M7 V% E: w5 C
〖课程介绍〗
3 \+ r+ @" Q, m' x& t. X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。
3 k* Q: B2 z m
/ V7 @. X* V8 ]) o6 a% Z4 ~& H- y! Z〖课程目录〗' t5 w% M8 {" W1 J |
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8 b( n# d4 }. C8 |
1-1 课程导学 (19:43)试看6 ]0 j5 h0 s- O; x% Y2 R& T8 @
1-2 内容快速概览 (21:48)试看% {$ m, l g, Q2 |
1-3 人工智能介绍 (19:33)
. W/ T2 P3 }5 |$ l* a! I1-4 环境及工具包介绍 (17:38) M8 @4 x: H: Y8 c, n
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看# w2 F+ y- c. r0 }1 `
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
" b& i: E" h6 T, |$ n1 f. p7 J4 |% j4 M1 n
第2章 机器学习之线性回归; R% V1 m5 r0 U n5 m
2-1 机器学习介绍 (17:42)/ C$ z( a+ F7 }- C
2-2 线性回归 (25:47)3 v% ?, Z" i- j0 L/ U+ C7 Y
2-3 线性回归实战准备 (13:34)! E- t3 O- ^* b; c$ g2 C- k
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
4 a8 D! ?/ w* `( _1 E$ Y* x2-5 多因子线性回归实战 (25:29)9 L5 n2 K: W4 W( Z& Y; s
2-6 作业节4 C+ |* \% C% D" D: F7 h
+ c4 D5 c6 x2 B5 u8 Z
第3章 机器学习之逻辑回归
V& i7 v. u8 P2 x: t4 }' u3-1 分类问题介绍 (16:40)7 E' q" B0 N$ b5 V7 }) {- o, \4 K
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
! d$ ^ S' e" T7 B8 s" y3-3 逻辑回归（2） (14:30)
4 Y4 V* L/ \- E$ Y0 ^3-4 实战准备 (13:31)4 z: ]) a- o1 e9 ]) {
3-5 考试通过实战（一） (19:49), C' p: g2 e- b% T, i% ^" O
3-6 考试通过实战（二） (16:01)
2 L J5 L- P- k1 |0 a3-7 芯片检测实战 (16:30)+ a5 y) L- \2 I
3-8 作业节6 l* p. [% H7 o; {' G; Q" q+ `; z
3-9 作业节. S$ q6 E5 ?2 s6 j
! |1 t) Q, s, r- M3 H/ W! k9 Q
第4章 机器学习之聚类
6 G8 |2 Q) M# q( P) [* u' {( [* H- {4-1 无监督学习 (18:37)4 B7 N+ r- _ j6 J# n8 b
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)3 \/ l# x* d. W$ k Z
4-3 实战准备 (09:19)
( Y8 o1 B9 y$ P2 L4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
1 D; d4 o0 ~$ t- C: Z( h4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
4 n# S% S# S, |# F* V# u4-6 KNN-Meanshift (16:51)
" }9 t) i- E+ s9 \! S1 p3 n4-7 作业节# x6 _3 S( j# O7 c. ?5 N
4-8 作业节" q: R$ @' R, Z
3 i) ] B( z/ J# B, V; t第5章 机器学习其他常用技术
4 F5 B$ z7 _! n5-1 决策树（1） (13:22) x' Z* g! k4 a, c$ k7 z
5-2 决策树（2） (14:48)+ \! f \; t) n1 |; @
5-3 异常检测 (15:36)
0 H" k. ~$ B6 q1 N7 |5-4 主成分分析 (17:18): m( X) \: m1 V( x; }3 X* `$ V
5-5 实战准备 (22:19)
; B' E2 E% A4 f! ]7 e# _5-6 实战（1） (17:06) m- @( b! F1 V, ^6 x9 h
5-7 实战（2） (14:49)
- x( j/ r/ k3 X/ ?. d$ B. o5-8 实战（3） (23:32)
2 S: P: q: j" \# M: S% i5-9 作业节
8 B% \- u" t. |5-10 作业节1 k' b+ U" f0 g% e9 H8 q1 I6 O
9 ]4 P7 G3 v6 j" f: l2 d7 Q5 Q5 b
第6章 模型评价与优化, d" O5 e9 v5 K# J# j8 I
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
0 E2 ~! n7 f1 E! M6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
4 q; Q+ z2 o: s$ @0 ?6-3 模型优化 (21:09)
- B. i5 X$ i2 P6-4 实战准备 (13:43)# }4 m5 K3 ^5 A, ~1 \5 h3 Y
6-5 实战（一） (24:53)- Z/ k' `4 u" w, Y2 c
6-6 实战（二） (15:05)5 @/ G2 r; M# Y$ s2 T
6-7 实战（三） (24:20)
* I7 r6 a' D! p4 r8 n/ V' u/ S6-8 作业节4 a" g+ J, j( m- G
- J* q* G, ?0 U, ^ k% J' n第7章 深度学习之多层感知器
$ `0 y8 p _3 F. h8 H7-1 多层感知器(MLP) (18:18)7 E8 E, n" r- C. Q+ j) R
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)8 s! _6 ]3 a" H9 P; J1 w
7-3 实战准备 (18:57)
3 Z* K: X7 x# G- K1 z, T6 s( A7-4 实战（一） (23:24)4 k, N) Y f* F7 V. r6 E# f4 m0 L
7-5 实战（二） (18:46)
" m& _- l# h- v& w1 d7-6 作业节
7 q" u/ ]3 g g l9 k$ K: b7-7 作业节/ A- U0 \! V- ?. Z3 ?
; r4 E4 Q4 A" E6 M
第8章 深度学习之卷积神经网络# u" _1 E J' R
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
! [: b; J9 Q* Q: \1 B) P0 V8-2 卷积神经网络（二） (26:16). x1 N6 W/ Z0 g' R6 {& m# v# z, ~
8-3 实战准备 (15:18)
' y9 O3 X, r( A' h0 Y7 l8-4 实战（一） (24:17)
% C) X& ~4 C: A1 q5 X$ Y8-5 实战（二） (26:20). I% o, _, u) ~6 `6 M) D
8-6 作业节
! o3 @- M2 k3 t4 \1 M' h5 Q' }, T% Q# ^) b( B, Z
第9章 深度学习之循环神经网络
/ {3 n0 s1 w. U+ V& Z9-1 序列数据案例 (11:41)" R- D1 m1 P4 t5 j0 T
9-2 循环神经网络RNN (16:06)3 \" ?' K1 ~8 R0 J2 O
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
& q2 H3 U! i; ?! p$ i/ [9-4 实战准备 (15:25)0 e6 K1 U( L3 S+ ]
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)8 Z* ]. t, b+ g+ D! U" A( Q5 E
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)6 ]' | C1 q5 M8 {
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)6 _7 o* | x u4 R7 Q
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)- N6 r. N8 d- J; g9 k
9-9 作业节* \4 I; D! q7 E" i& k% M9 O4 a
9-10 作业节* |& q/ m4 `* Q2 {6 w1 a
& H- _; @, V3 M6 M' l( Z( k4 w: j第10章 迁移混合模型
8 }. \0 l; L! @; @% m: ]! j7 l10-1 迁移学习（一） (12:59)0 D3 }7 q: H4 i& ]
10-2 迁移学习（二） (08:48)
. \" X3 r1 [ Y' I- y; i2 Q& }: ]6 t10-3 在线学习 (07:41)8 v" `* R3 |& i, [1 G2 P
10-4 混合模型1 (15:09)
4 R1 u" H1 O5 s9 N3 `5 G( ~10-5 混合模型2 (13:25)
& v- e: p& [2 M( G: I# W7 }6 q7 @0 M t10-6 实战准备（一） (14:36)
) d* O: u+ ~; j6 h4 K: ?/ U5 }10-7 实战准备（二） (14:05)
7 m P8 k* q1 A% I9 Q10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)3 ~) E: ^6 ~: w* ?- e" O
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
. M9 t1 ^1 K. E/ W9 _10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
' n# [- h2 Q$ C; n, ?4 d# n, v10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
. p( {! j |( _- d+ E10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
+ E; t9 C+ N, I/ R @: N+ ]( Y7 ?' f# I9 q o& ^0 G
第11章 课程总结% l6 b0 U4 X, u7 S: \" r8 B
11-1 课程总结（一） (19:52)- j" s7 L& N) }: t0 |! w
11-2 课程总结（二） (15:41)
$ e+ ]. W: q1 R7 }4 [! i11-3 课程总结（三） (23:16)
! K1 u3 o+ u% d# C( [& f8 e& ^1 B' K/ v; D7 f M
' s* x5 r$ [/ y$ y" L: ^2 R〖下载地址〗
: U" F: t5 w6 m: d( ]' q
# m9 s: `# T6 M. _〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
# Y4 f: x/ x- H4 Q T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$ `2 D, }3 a2 a! m1 ` Z
" d) g; k) s( p) q( X
|
|
[复制链接]
