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( i3 O/ K/ O9 c8 z4 Z4 E〖课程介绍〗$ ?# }# t. x) Q" q; i) b; V- 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。
8 Z' g/ X! `2 t, y, b
1 L5 X+ D- L3 E. W/ A% `: E+ N〖课程目录〗7 K2 o' T& m* q$ v7 p: x- P
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 f1 ~7 x" @& X7 V3 Y8 U
1-1 课程导学 (19:43)试看
6 ~% k9 t1 f. Y# [- H, w. D: c1-2 内容快速概览 (21:48)试看
: @1 E/ f2 X, m* e1 L1-3 人工智能介绍 (19:33)
- E2 d6 a1 i& T& O( e" h. x5 g1-4 环境及工具包介绍 (17:38)6 u0 T$ K4 h8 w5 m+ S
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看9 V9 C, m- `2 E5 G* B
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
7 `( z, f) Y3 J* ]
j* _' X* n0 d( t& [第2章 机器学习之线性回归
2 P/ A4 A$ t4 }2 }1 \$ L5 F2-1 机器学习介绍 (17:42)# l& `6 [9 O& I, N: w% \1 p
2-2 线性回归 (25:47)6 R0 M$ \ t; K+ Y: T5 b
2-3 线性回归实战准备 (13:34). d# `1 k. Z1 W! J s0 E
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)7 o+ f2 B* T, A6 @
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)4 Y! Y7 ^- Q- ]) z/ |
2-6 作业节+ ~. l& k) _, L: t+ R# w
8 k8 |) r! d6 n Q- y, b
第3章 机器学习之逻辑回归
& `# |8 ?/ F; o2 n( z3-1 分类问题介绍 (16:40)$ r1 g7 B# q T. S$ t6 a
3-2 逻辑回归（1） (14:54)/ t* y0 A0 h* ^8 U
3-3 逻辑回归（2） (14:30)% z! K) f1 p- A# z4 k3 D# q t
3-4 实战准备 (13:31)5 l% j% \" n4 f9 M* P+ u9 {1 l. L
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
$ T9 g4 V# G- @, _' Z3-6 考试通过实战（二） (16:01)
# ?$ I- q7 \$ ~8 E3-7 芯片检测实战 (16:30)
, H( V( k i s3-8 作业节; D$ h( r8 [8 M6 {+ r
3-9 作业节
) q3 O. P: B2 ]1 F4 i1 h) b
2 Q' `; m% e! `第4章 机器学习之聚类7 J, G f9 M: N1 M, Q
4-1 无监督学习 (18:37)
# K( A7 o0 x( {& A4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)* |9 X4 O9 w! r9 b h" R
4-3 实战准备 (09:19)" c1 i0 A: R' {( y% N' l, @8 G
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)+ `6 ?4 Y. ~ o' V
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
3 {. N5 f8 t7 S+ }4-6 KNN-Meanshift (16:51)4 j3 w+ Y1 i! k- G
4-7 作业节1 F! o: ]2 t# O
4-8 作业节- q- x7 o G4 n' L9 T- t
j/ q4 y$ t7 V* O% F' Y第5章 机器学习其他常用技术6 A1 [; f# ], t; M
5-1 决策树（1） (13:22)7 O( L( C4 Y) H# j8 E
5-2 决策树（2） (14:48)# k# h3 `9 K0 e5 U
5-3 异常检测 (15:36)
2 C- t9 D8 z5 B6 s5-4 主成分分析 (17:18), p$ w1 e; R1 x' J4 V& ]
5-5 实战准备 (22:19)! `( [; ~* j/ W0 w9 ^
5-6 实战（1） (17:06). M2 `4 I; F% B0 a1 r
5-7 实战（2） (14:49)2 J, `+ ~: g: c1 \2 T
5-8 实战（3） (23:32)3 r" s; R& b0 X7 Y) n
5-9 作业节* [7 \9 V; F6 ]- T+ `6 z; W' K
5-10 作业节! Q G a1 W4 |' i; ?/ Z
! s5 E9 J1 q# N% }/ T. I0 Z
第6章 模型评价与优化3 u& r4 F* L+ T# F0 ^* d( I8 y4 G" S2 {
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37). \3 b' p) g/ c8 }& j8 g+ k3 a6 I
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
4 ]2 d( u0 h8 U! s7 u1 B7 B# Q3 A6-3 模型优化 (21:09)
7 \$ b+ b" K( M1 i9 d" M6-4 实战准备 (13:43)
. I% A( r; i5 o4 V* }# G% d6-5 实战（一） (24:53)
; K1 [( O$ A/ u3 F6-6 实战（二） (15:05)* o9 c. Q- V; W3 ~3 p: s6 L
6-7 实战（三） (24:20)( }5 @4 m5 p0 a3 D
6-8 作业节
^! ^ s2 V O) r/ q6 @0 s% y8 r$ P" G/ ^" _
第7章 深度学习之多层感知器- X2 h# B2 `; p9 U! n
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)! `: u m: ]9 _2 F* M2 M% S0 A! l
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)/ N! G0 s- _) \
7-3 实战准备 (18:57)
0 }* O0 Z/ Y; e* R2 n( h7-4 实战（一） (23:24)7 a' z9 q; ?; @6 [: C' S
7-5 实战（二） (18:46)
. F' C" H5 W1 u6 P: S5 C* }7-6 作业节, ^" x9 \! k* Y/ X, s
7-7 作业节. R7 P' [9 [ a
9 m4 ?* M7 n! `% p z) Z, V) I3 q第8章 深度学习之卷积神经网络
7 C9 [0 m8 i0 h: k& f/ S, W8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
( C$ T" s( f% n: ]8-2 卷积神经网络（二） (26:16): y% o- ^& u6 M6 p! C. v
8-3 实战准备 (15:18)
. u' o# y! `& \" ]+ O, s1 P+ o$ L% b8-4 实战（一） (24:17). |% e: [2 A9 z1 l
8-5 实战（二） (26:20)8 c- G2 K3 U# p8 H' ~/ @
8-6 作业节
3 {$ Q0 n3 S; B: ]% b8 I3 @3 b) D: o, \5 A/ P/ Z0 U6 i! c
第9章 深度学习之循环神经网络
! Z+ V( R) ^+ }: Y& c( B9-1 序列数据案例 (11:41)7 x. [3 d& X4 \
9-2 循环神经网络RNN (16:06)- {8 A0 O+ u- ]) `6 T6 o
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
. M: I+ i) y% f; A9-4 实战准备 (15:25)
0 j) F* h2 X5 _% Z# X9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)* ~/ H, I& g& d: \7 v- Y9 [- A0 W
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40). k, }5 D m; e6 C# i
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
% n! Q# W5 v4 D& F: D9 p8 b% B9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00), M" o0 h" O- Z, ?. T; u
9-9 作业节
3 ~6 |# ^, Z& I$ }5 _9-10 作业节* N& X/ h; l4 \3 A
6 K- n2 m1 I2 d% e2 X5 a第10章 迁移混合模型% t3 c6 z- q9 |
10-1 迁移学习（一） (12:59)
- R! N) _+ W+ t4 T10-2 迁移学习（二） (08:48)( J5 n) L) y, j5 {$ t) @9 }
10-3 在线学习 (07:41)8 R4 `0 x0 H% n) G8 t; Q' _' }& i
10-4 混合模型1 (15:09)
, _. n8 k4 ?: V2 b5 P3 R5 V+ {10-5 混合模型2 (13:25)
% E5 j- P/ c+ D1 F5 A10-6 实战准备（一） (14:36)2 m- P j- }, c1 u8 T- ]) i
10-7 实战准备（二） (14:05)( Q! R" i/ p7 V5 ?# N: q: W' F9 l
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
8 ], g) o8 l" a( h10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
( F1 |, M6 ?: n% i _1 {10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23), {$ |6 K& }$ ?: i- R! x/ i
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)6 O. ]) |$ h/ S6 Z
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)8 ], z8 R [7 a8 l- b* {5 ]
2 W, ~" ?5 S* ?4 W( C8 b第11章 课程总结
) r* i1 L/ O6 y& [% v11-1 课程总结（一） (19:52)
8 x& W6 ^ N X1 W1 k) X$ _11-2 课程总结（二） (15:41)
6 `5 o, X- L7 h8 r11-3 课程总结（三） (23:16)
+ y; Z) W# a# }% ?! z$ [. P; F0 j# ?3 ~; [
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〖下载地址〗- X: k Y' Q: X$ P6 D: w' x
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