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5 T8 F1 g2 Y9 A+ d; ]4 [
〖课程介绍〗( v& |5 }7 P8 c2 q
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。0 y" k. [5 R+ ?& ~
9 z5 Z3 j0 J+ l$ x〖课程目录〗
; c( h$ o9 Y+ j- W: V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
f7 @* r Q: o! v+ P }/ g5 T1-1 课程导学 (19:43)试看1 l/ A; [0 w- L3 _; R
1-2 内容快速概览 (21:48)试看, Y- C& ?# A" i
1-3 人工智能介绍 (19:33)
2 \: w! B3 Y6 R. ~3 Y/ l, K1-4 环境及工具包介绍 (17:38)( Y8 I* i N/ s( f! C$ `
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
) c* y4 u& R! ]1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)* p$ d- n6 {+ s- _3 {
$ W" o# G8 H* ^ X第2章 机器学习之线性回归
* S' h' ]' I! _1 d. h( u2-1 机器学习介绍 (17:42); ~0 z6 u2 v% z1 \
2-2 线性回归 (25:47)% f M/ c( V2 a* D
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
, S) v, b; O3 P$ o" |2-4 单因子线性回归实战 (17:18)* p& h) y5 p* P$ t3 M9 k
2-5 多因子线性回归实战 (25:29); U2 a" p9 K F# v6 i+ r0 t
2-6 作业节2 X' R( h+ l6 @% t7 @9 \
8 r' C5 Z" _% X1 i8 }5 s
第3章 机器学习之逻辑回归. A& {; K/ F. F- q
3-1 分类问题介绍 (16:40)1 H4 k8 U% P- r! G! H
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
! A& [! {4 \, q% P! H3-3 逻辑回归（2） (14:30)
' o2 ]) c. ^! T) i- g/ m" `5 Q& i3-4 实战准备 (13:31)5 z7 f L7 X+ S7 W; e0 J
3-5 考试通过实战（一） (19:49)! Z0 n( u. I0 t* |9 s/ F( `
3-6 考试通过实战（二） (16:01)( N1 h1 u( Q' }- r: G
3-7 芯片检测实战 (16:30)1 E( Q P X6 M c: |8 J
3-8 作业节5 i0 \) V T& }, e2 E( m M
3-9 作业节$ d- G$ y/ J& F% X; h1 l# @
% `* q' i9 Q; ~7 Q第4章 机器学习之聚类
) c2 ^9 l/ o; K i4-1 无监督学习 (18:37)5 l) b) N' w! v) G
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
5 R" y7 g7 N$ j, G$ V+ ~' t4-3 实战准备 (09:19)
" T4 L W1 K% `) c, X$ s/ [+ w) A/ s/ [. x4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
/ |% M! q6 ~7 @ b4-5 Kmeans实战（2） (11:31)% m' Y7 X! }, T
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
# A5 k9 _, g- z4-7 作业节
. Y( A. y e6 V! u2 n. ^) `. L4-8 作业节
: P0 A% y/ |. Q7 X
! O% R% s! z% V/ M8 c$ \第5章 机器学习其他常用技术$ d" I! S3 G, ?* [. m# o: M( e' Q
5-1 决策树（1） (13:22)
6 {% J/ F) Z/ x: p/ K6 S! O! S3 E( W5-2 决策树（2） (14:48)* H+ @. U4 `* ^
5-3 异常检测 (15:36)
( L @( A# U8 u5-4 主成分分析 (17:18)
' {* p' _5 h8 v; O8 e; G5-5 实战准备 (22:19)
$ V6 x3 \( F* g/ C; U5 }' k& H/ Q5-6 实战（1） (17:06)' f! Z3 F* A5 e
5-7 实战（2） (14:49)
6 ]5 s- S a8 t3 h! D5-8 实战（3） (23:32)& V/ d3 |# K6 K- C/ [ Z
5-9 作业节' x. f6 G, r+ ^; b
5-10 作业节
- u1 i1 g: W7 `6 ~; a2 C c; v1 @" |, X" m& D8 @0 |" j4 A
第6章 模型评价与优化
/ W" O2 k- X" ~) s+ B6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)! S% ]' ]/ q4 J: j5 a0 {
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
& _. h* j0 i# e# z# _6-3 模型优化 (21:09)
& @. w# `" e" ^" [5 B6-4 实战准备 (13:43)
3 z1 R7 a; u' F6-5 实战（一） (24:53)! ]3 n a, E( @) u+ V0 c5 J' K
6-6 实战（二） (15:05)
: m" L# e) W* s0 X1 b) R: Y6-7 实战（三） (24:20)
/ z4 r* f2 X' e( V* E- J _/ a6-8 作业节4 V% p: r+ a* X! ?$ W$ Y, t: H
' \, Y [" M" Q5 n; k7 V7 {0 N
第7章 深度学习之多层感知器
' X/ @7 R8 E9 `6 ]7 V7-1 多层感知器(MLP) (18:18)- O7 F6 V8 `; o
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)2 X- ?6 n* e9 z' \/ q1 \* B& i
7-3 实战准备 (18:57)
1 s7 X- `0 z: H" p7-4 实战（一） (23:24)% C0 a+ f3 M2 S# |+ {( H7 {( f
7-5 实战（二） (18:46)+ T- h* b% u0 M( ~+ Y
7-6 作业节+ m( P9 @5 P8 _( S! a) Q/ B
7-7 作业节
8 |! B+ R# s0 a, \/ b" Q- q8 {2 V" T: u; o g
第8章 深度学习之卷积神经网络
0 S3 c9 p8 k$ t4 W$ i8-1 卷积神经网络（一） (30:03)8 u) _# S: }* N. K* c) H
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
5 @& |7 J: ?# _7 j5 m1 `8-3 实战准备 (15:18)
6 f9 U( A) c$ f+ @0 @9 I) D8-4 实战（一） (24:17)" H+ r8 L% r. G3 l& V! G$ @
8-5 实战（二） (26:20); k1 H) j0 |9 [3 U2 ?; q
8-6 作业节
W" q* W' s* T* s7 t7 ^0 O6 E6 R" ~2 B! N+ V) a" T3 D! I# _ b
第9章 深度学习之循环神经网络# h7 m0 e: m# w/ p$ c8 G( b4 F
9-1 序列数据案例 (11:41)
9 @' t# l' i+ Z- u* ]+ I" m9-2 循环神经网络RNN (16:06)) I2 @' [- A& R: f1 y' |
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
4 j) U, Q' ~& t" f9-4 实战准备 (15:25)
/ X1 [5 ~4 T( D3 X5 g9 g: Q5 j% Q9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
) _7 \. M) A6 O0 X9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
/ `; {: `0 w' |3 U& V4 S9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)" K7 r" L2 w' @' M* Z$ |+ ]
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
4 i, b5 n, x' n+ J/ z% x9-9 作业节( i) g! n8 o. I& Q
9-10 作业节
' j; R, I3 Q3 M) D' ]4 V. `! s9 m8 I$ |
第10章 迁移混合模型
, T% o% `# i# H% m10-1 迁移学习（一） (12:59)' F! c/ _: X$ q- U2 V( ?2 D2 ]/ g8 s8 U
10-2 迁移学习（二） (08:48)$ s) C% l( G" y& @2 B
10-3 在线学习 (07:41)
x- w p1 o: G0 w; C- x# w10-4 混合模型1 (15:09)2 I3 H$ ^- ?: _# @& k& O1 [% f- {
10-5 混合模型2 (13:25)
; O1 |9 w6 b' Q7 Q! L10-6 实战准备（一） (14:36)) j8 i. A" ~" \
10-7 实战准备（二） (14:05)
4 R4 K, n+ N; o/ S10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)) m3 B0 n2 P, P" K3 b' p9 V: c8 `
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)0 c: v+ ^9 U) F7 p- c' W
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23) Y" Z2 U, T! v$ r, Q' M
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)4 g& U3 b: `$ i9 W/ \ K
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)+ B/ J$ L* [6 m6 E4 r
* y/ H- u+ Z \1 M& \
第11章 课程总结2 U9 e" S$ g' s/ v: I: a
11-1 课程总结（一） (19:52)/ j5 v) q. h9 y* N" T+ J. k
11-2 课程总结（二） (15:41)
o6 |( _. }$ k* ^+ [& ~11-3 课程总结（三） (23:16)
: }( z# ?6 y; U+ G" W3 x; ] Q. D x* p- Y: T$ s0 Q2 f, o/ }
$ }1 k0 Y+ L! f- I, g
〖下载地址〗
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