4 ?6 Q% i( @9 K S, R
. I% y: K) P0 p4 ^0 v+ R〖课程介绍〗
( \. ?& {9 _% N0 V2 h3 y- A) e' ]$ 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。
8 `9 I9 V- L5 H. L) w+ [1 |
. p5 [& @2 |8 h6 _〖课程目录〗
" w6 i L) B* J6 C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, K1 M4 y3 _9 T; p- @' z/ H) ~
1-1 课程导学 (19:43)试看
/ a/ @5 k& D5 ]( V$ `; t8 E( c1-2 内容快速概览 (21:48)试看! ~& o8 v6 n: P4 |! t9 L0 v" g
1-3 人工智能介绍 (19:33)
! C; T+ t, n# W& O; b- k1-4 环境及工具包介绍 (17:38)* b1 D; b3 Z9 Z7 C
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
; b1 | d" |; s0 X7 m1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
1 y4 u9 j% H1 T, }6 ~' N( L2 j' T3 P
第2章 机器学习之线性回归
( c) R4 m# E" e2-1 机器学习介绍 (17:42)
- b3 k4 i. c7 e' u2 \2-2 线性回归 (25:47)
/ n2 b- d+ v2 v2-3 线性回归实战准备 (13:34)
3 P3 V7 _; z9 ~- Q6 K% T2-4 单因子线性回归实战 (17:18)" O- q! G9 S1 i7 e q8 j
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)+ ^; F/ w1 ]' P' \% i% Q
2-6 作业节+ ~# y: ]1 k' M' V9 E6 n
! |$ P3 v( Y1 L. T: B第3章 机器学习之逻辑回归# J; \$ ^: b0 n) m( z+ T8 w8 I9 J
3-1 分类问题介绍 (16:40): S, j% ]( o- y' A
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
; H3 N# }: E$ |, }! W5 ~6 k% N% I3-3 逻辑回归（2） (14:30)3 c( e* S# t/ s/ s6 o
3-4 实战准备 (13:31)/ ~7 X" M1 s7 k2 I) D9 f
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
/ b- Y( R2 S$ n( ~3-6 考试通过实战（二） (16:01)2 F. j/ Q2 n, n# |. ~! H" _
3-7 芯片检测实战 (16:30)+ k! a: g& a, d+ K
3-8 作业节4 R0 U! E" R9 S' T
3-9 作业节
E) Z& l- ~. O5 V+ \, ]* f! G+ E# F1 L7 }
第4章 机器学习之聚类: h! x- Z- J K6 D9 \- y& Z
4-1 无监督学习 (18:37)
0 v) i* B. V' I# ^8 k4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)) q, x6 b1 e$ e+ o' J; w2 u
4-3 实战准备 (09:19)/ `& S4 j8 V l
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
7 w2 {) {! i. I# f' k4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
& n& C; }0 p$ Q$ a' S# ~4-6 KNN-Meanshift (16:51)
& c" H& F3 E4 O1 p# h4-7 作业节
4 T. |8 A5 ]- y/ o# P7 P4-8 作业节( A6 W) T0 C! {7 q+ J; u
, y5 r6 `/ a% C- }第5章 机器学习其他常用技术
8 g" c5 w# r( W$ v5-1 决策树（1） (13:22)! O, d. r& u% j) J" E* g& j
5-2 决策树（2） (14:48)
! ~2 Q. R2 t2 h" d5-3 异常检测 (15:36); ?/ O9 u8 v5 r( k3 K5 l" A4 \
5-4 主成分分析 (17:18)
3 l+ k: i# H0 G* \+ I( r/ j! M) t5-5 实战准备 (22:19)
5 b/ p' i* h3 y' N5-6 实战（1） (17:06)9 u' m8 I2 A- G, S8 g
5-7 实战（2） (14:49)
( r/ t+ R) C% ~" W4 R5-8 实战（3） (23:32)
7 C/ f+ g4 ? k" A6 M5-9 作业节9 @- M, a. M3 b- v) |4 ?& K/ y
5-10 作业节8 V' z) ]7 m8 M `2 |& w
1 m7 c9 W" D+ _& ?9 s3 z第6章 模型评价与优化. B& j% y; B% h5 ?* X1 {/ q, a
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37); L Q2 B6 \% \& v
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
8 T c: ~ X$ W- O, e6-3 模型优化 (21:09)
% j) a7 Y1 X. E# u5 W6-4 实战准备 (13:43); N3 m; ^9 a* f$ E4 V7 N
6-5 实战（一） (24:53)* d* C9 _& h5 J( @+ J, u8 Y
6-6 实战（二） (15:05), K5 g6 Y+ O7 h3 v' Q
6-7 实战（三） (24:20)
6 Q4 k4 v2 t) a" S6-8 作业节& v7 ?' H1 G3 o* H
1 ^5 ?- M8 ^1 ~' ^7 Y6 M0 W
第7章 深度学习之多层感知器 p, X( k% t) e; |0 s) l6 k8 k
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
F( n8 F9 f6 t1 F0 T% Y: l7-2 MLP实现非线性分类 (19:45): p& j V$ o0 P. L& I9 q: \! D
7-3 实战准备 (18:57)
+ V, P- j4 Q: G/ I v+ D7-4 实战（一） (23:24) k U t8 [0 u4 K
7-5 实战（二） (18:46)
0 L2 j, b7 q$ B0 Z7-6 作业节/ h/ T2 }' K9 u# m
7-7 作业节6 ^$ ~0 L, z4 }
) w% Y6 r8 F6 j6 `0 X( P1 u
第8章 深度学习之卷积神经网络6 V8 Q% M r& K
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)9 @7 N; T& c, a1 G$ }7 F; |
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)7 @0 ^5 ~1 g9 Z) h% ?4 c+ l
8-3 实战准备 (15:18)
2 k! m0 e! o# ?8-4 实战（一） (24:17)0 y7 Z' s L' h
8-5 实战（二） (26:20)
k( j# e5 F+ q$ _8-6 作业节6 {* }: N0 r2 w8 N: c
+ ^9 }& t! e6 C+ r7 t9 K
第9章 深度学习之循环神经网络5 e2 r* W6 t" Q, S. h
9-1 序列数据案例 (11:41)
. C9 k+ y0 b3 g4 z% J9-2 循环神经网络RNN (16:06). i) Z8 V$ g; o
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
0 u0 K% t+ |+ C0 j9-4 实战准备 (15:25)
# @6 h3 h5 m) q( t$ L9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)/ F$ \- s& U+ c2 ?% e% l5 W+ |9 [; p
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
2 {; e2 r0 ?( H9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)* l. @2 M" ~8 y) ^0 t: X* I( l
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00), j" ]5 C q& D: H' B- l! O+ w
9-9 作业节6 K c/ K6 m- x
9-10 作业节
( L0 e1 v5 M; _5 [: h3 Y0 K! O! T) U' G0 d) j9 P0 S9 e9 y$ \
第10章 迁移混合模型
2 f6 ]) T& ~+ [( R10-1 迁移学习（一） (12:59)
. q' S# n& m4 e) T# j10-2 迁移学习（二） (08:48)
) M* H$ J! w/ `% k) O10-3 在线学习 (07:41)
9 k0 |( s# H, Z10-4 混合模型1 (15:09)0 E8 c4 m6 y* m* \8 f' k
10-5 混合模型2 (13:25)
$ P8 M3 F$ T0 f1 ], p' H8 h. j! p10-6 实战准备（一） (14:36)
/ I) K |3 L% P3 C* ~10-7 实战准备（二） (14:05)( ?1 _1 u, I( Q
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
1 c/ C, ?- v1 E3 y9 T10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)4 }/ g& i6 ] M: |( \
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
7 B( c. a# Y/ j( z: z- o) l4 r10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)( I3 B6 z0 f# f' L. d$ Q" t" x
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
! r( J" t$ c. |4 A# n: h, s& A0 h# Q3 b' Y, `/ z* j
第11章 课程总结
& f, ^" Q- f1 T: I$ m11-1 课程总结（一） (19:52)
N" t6 @! z) ?, t11-2 课程总结（二） (15:41)
# `/ m4 A5 O7 K2 g5 o1 [( H7 R. Q11-3 课程总结（三） (23:16)" H# C; |% G) [$ P* Q( T" e+ p
" o# _" X7 q/ R# b& t6 H, h
! M$ W9 J. V; {
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