, i" @9 r$ S, l, f) l* f/ I9 ]* |
〖课程介绍〗8 M( z ~7 p. G O3 e$ L
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。6 z" M5 c3 r" y; r W" J
7 l- U9 W* K% @8 C4 Z7 X
〖课程目录〗
h) L$ n! L. q4 d' `2 X+ l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
# n9 b. E- L4 o1-1 课程导学 (19:43)试看+ E9 ^! C; f* R
1-2 内容快速概览 (21:48)试看8 P2 p3 U) N3 d9 o4 N+ H
1-3 人工智能介绍 (19:33)
" A3 k6 q$ L& J: a1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
; {8 Q; b' @2 v& g1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看6 v" W# q- B) v' @ b
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
~; ]1 A9 _2 D- f+ R: Z9 L4 p$ q- I6 B+ t- A
第2章 机器学习之线性回归% K* X* a" m2 ?0 J: A1 g* i ]
2-1 机器学习介绍 (17:42)
y* d1 u9 C" p5 @8 C/ x. s& m2-2 线性回归 (25:47)
% Z2 h! n; V6 I- x* b0 r2-3 线性回归实战准备 (13:34)
5 r; c- T6 r: M2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
8 |# j5 H1 G0 o. T2-5 多因子线性回归实战 (25:29)8 S) A+ I) m& [- a0 @
2-6 作业节5 b" j$ J9 J5 B% r
- R! v8 N) { u: P+ V5 G4 S$ s
第3章 机器学习之逻辑回归& V% M% a4 _% O- s, ]( y0 [' I6 r
3-1 分类问题介绍 (16:40)
+ ~( t, K8 M9 ^7 s0 P' q; s7 ], t3-2 逻辑回归（1） (14:54)# ~7 O$ U; r( K6 n7 {1 ]
3-3 逻辑回归（2） (14:30)7 g7 @' p1 Y) n$ J2 X! y8 ]! m# Y- o# @
3-4 实战准备 (13:31)
! w1 y3 n# w& l! `# g5 N! \) X6 s3-5 考试通过实战（一） (19:49)
6 l- i2 `, q i* q3-6 考试通过实战（二） (16:01): L+ B0 I% t9 q3 R. t
3-7 芯片检测实战 (16:30)- {& N/ n1 [3 j* F5 l
3-8 作业节
/ p# O* c: W$ A2 t) T8 R3-9 作业节! i7 W! j% v; {* F! ~0 H
" r; ~* p j Y
第4章 机器学习之聚类5 e2 Z& @+ ?& ]; E% O2 S2 Q
4-1 无监督学习 (18:37)/ P, F1 O- W# p8 w$ @
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
, `6 z: W6 D) q2 ~8 w4-3 实战准备 (09:19)
R; A7 }9 o% j% {& \5 ]; C4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
2 G6 | \3 P7 ]7 M6 z+ M4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
" Z2 t/ L& @9 n7 L, b; P' Z4-6 KNN-Meanshift (16:51)
+ a3 D, X9 s, j4 O4-7 作业节# ~* ^/ U* v4 F8 m
4-8 作业节
6 J6 f6 v6 G$ ?$ r; R$ Z- Q2 Y
. L) b1 I6 N% }+ h6 ^第5章 机器学习其他常用技术' L, D! w0 S+ L/ d$ k# z$ m; s
5-1 决策树（1） (13:22)
! P6 Q7 G0 g' C/ a4 ]* H# y5 E5-2 决策树（2） (14:48)- a- |8 U. [0 D/ `
5-3 异常检测 (15:36)! i, p6 g1 ^* \8 D* G$ s' X7 \/ a
5-4 主成分分析 (17:18). M4 I8 D3 S3 q1 F5 M( x
5-5 实战准备 (22:19)
& b! g- P! E# B4 ~5-6 实战（1） (17:06)& |3 L8 f2 B+ U1 |! |7 O% q& d
5-7 实战（2） (14:49)
9 a: }- L# d5 C( S7 M5-8 实战（3） (23:32)$ s8 W/ Z4 b4 e! i7 S
5-9 作业节) X; S( e8 K! p5 Y
5-10 作业节0 _- w& [& o( N& ]; {% e
& |) v; e. Q, ^" w5 e- R第6章 模型评价与优化
5 t) X/ x% y9 Q3 B0 ?- J- v( `& ^9 B6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)5 a& D" B# L1 c
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
6 p8 o" T* V) Z. Z6-3 模型优化 (21:09)
4 N4 X* e& c( s# R, v& a! u6-4 实战准备 (13:43)
0 j7 p1 n/ E" J6 Z. N+ p9 Y6-5 实战（一） (24:53)
, w9 k; Y( Y$ e* Q+ O, b3 k6-6 实战（二） (15:05)
% V h5 t% I1 T6 O3 m# Z6-7 实战（三） (24:20); k- ^5 b8 X) x: n& Q9 M. L9 l" M
6-8 作业节1 _2 {* N1 M$ P7 y. B. Z4 w
- Q. j* n, _0 R" z- f
第7章 深度学习之多层感知器
1 I6 @! E) e9 q% G2 C, k/ N- M0 y* R7-1 多层感知器(MLP) (18:18)+ w$ @1 s) d! A, F4 j
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
/ t- y( h( @9 X. p% u, B7-3 实战准备 (18:57)
8 Z& Z! L& Q' \, h5 S2 K% F0 R7 w7-4 实战（一） (23:24)* e2 O' z+ O2 z9 ]! z- S& P
7-5 实战（二） (18:46)3 ]4 {2 J0 G# R* w
7-6 作业节
: S: q* y0 ~* j$ N1 }7-7 作业节
/ y% |/ Q* ~* W
3 L, Q; \1 A/ Y9 f9 Q第8章 深度学习之卷积神经网络
* l- y8 |: I) B8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
% O+ l+ n* Q: F) [7 I8-2 卷积神经网络（二） (26:16)9 {, b- ^3 X% {4 c% k7 x
8-3 实战准备 (15:18)
& @8 a' s2 u# b A2 F( Y; Z% \8-4 实战（一） (24:17)
/ E- F0 {& u/ A: j. P; I8-5 实战（二） (26:20)
/ a0 c6 Q5 U4 T8-6 作业节9 n" X0 [. s( y+ `% L; P6 x
1 W) x }" g7 d2 C* R3 ~7 J0 |" W8 R第9章 深度学习之循环神经网络& j# h0 i4 P& q
9-1 序列数据案例 (11:41)
/ ?3 v. Y2 ^$ y$ V- ]. t9-2 循环神经网络RNN (16:06)
) O( p! O/ G6 O9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)8 X8 n: ]; p- M( _
9-4 实战准备 (15:25)2 e7 O8 Z( f! P
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)3 `0 ?) ^. r X+ J8 K5 a' w, y! ^* k
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
, ?& ]/ G7 a$ |( e7 H- \ @9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)$ i4 B( X( ]# U1 ^% H1 ^
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
) i* L, h$ J4 _9-9 作业节
" i1 Z j8 l- S/ V3 j9-10 作业节
, z( {6 m* z# U3 X. C* x: i& E% b
$ k: w1 @- Y! N7 i/ ^8 l& O第10章 迁移混合模型
% v: A; M5 \4 m3 t10-1 迁移学习（一） (12:59)% Q3 \$ U9 j* ?/ ^
10-2 迁移学习（二） (08:48)
9 p( l! A3 r7 f# R10-3 在线学习 (07:41)
/ M: ^& n9 ^ O: n5 R10-4 混合模型1 (15:09), ~6 d" Y3 v+ d1 n
10-5 混合模型2 (13:25)
! @' u0 ~+ Y9 ^( Q: x9 k4 ]10-6 实战准备（一） (14:36)
- S; b$ M9 n+ k0 _/ N. B- i$ F9 {10-7 实战准备（二） (14:05)8 m6 a6 j9 @% y. r
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)2 U$ H+ n. @/ K# \3 m. w
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)! R' Y: z8 a- A* S. h7 }
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)- @" w7 b4 B5 P: U
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)/ z! l( o$ e# \- [. b
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
) k$ [; A* L1 z- B) P
9 q6 d9 ~8 T) j; \' B第11章 课程总结/ J5 n8 d+ G* p4 O3 ^0 y: T0 @
11-1 课程总结（一） (19:52)
5 r6 d8 k+ ]% a+ W# \11-2 课程总结（二） (15:41). p9 q- H. u: N% e/ f5 `
11-3 课程总结（三） (23:16)% z& B* ~& n4 L3 x3 m
' E9 I+ r) P/ P0 @* V7 ]" M! Q9 X) u2 Z0 J% E" j9 j) B
〖下载地址〗
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