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f0 X* H" a: a' z8 O! z/ r, a〖课程介绍〗+ e4 k6 I$ M0 G5 U
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。
' O/ T" T' y7 J; o+ Z* R u7 V" S. B, Y! D' u' g0 C- G
〖课程目录〗$ [+ G1 d) A5 f4 H
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 [' o7 h- D$ |4 X- g( B4 W% H
1-1 课程导学 (19:43)试看/ Y7 `6 B0 q( y' ]% D: x
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
* m% ?' I& m8 s; H" F( J1-3 人工智能介绍 (19:33)
) m8 c% z8 w1 C/ A' S1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
- L! G+ G2 X/ H3 A1 l8 @* a2 F/ ~; c1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
5 q, N: E6 [7 _+ k1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)/ i5 E6 H2 H7 Z: e9 J& T( S
+ [7 [1 J3 _& z, y
第2章 机器学习之线性回归
; N( k/ T" @" U+ h3 _2-1 机器学习介绍 (17:42)* a4 J( Z/ A! \( {% c: [8 m
2-2 线性回归 (25:47)
2 Q1 r' x/ L8 A4 \% V2-3 线性回归实战准备 (13:34)
0 T/ P7 e" r8 A5 G! G2-4 单因子线性回归实战 (17:18)# P4 R4 J- V& k
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
+ B& i0 A# y8 G) X2-6 作业节2 K2 k1 i. |& ]% x& Z. o7 R* @
( @- M' c% `. E& d' d; ~第3章 机器学习之逻辑回归5 f% Z: E4 O1 h' i4 Y
3-1 分类问题介绍 (16:40)# ?, X5 r, A1 ?0 }
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
. K! [# n. G2 y3-3 逻辑回归（2） (14:30)
' C9 e& T: D; A, j5 ?/ c3-4 实战准备 (13:31)$ C: s, o6 e: g( s8 `+ z2 T
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
/ D) h2 @9 |7 |6 K3-6 考试通过实战（二） (16:01)* L( d7 a. x0 k/ j( l5 _
3-7 芯片检测实战 (16:30)
4 A y, h. i8 M+ f. ]3-8 作业节
8 x9 f% z* a' H3-9 作业节
# V: f9 J9 J1 H; g2 B. p
( Z% p+ x( m+ X0 F; a0 r第4章 机器学习之聚类
& R4 A/ h$ E" V% {4-1 无监督学习 (18:37)
. K8 }# l+ I- }% P) X' ^: B4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
- ]; ` d! g. n5 f. Z" _1 @# A4-3 实战准备 (09:19)
! i8 x7 ?* m; ` _4-4 Kmeans实战（1） (12:34)/ |& P. o( c. U
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)) u$ F5 |4 `$ ], D% Q1 S6 h
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
0 z o# S) [2 x. t" L) ~- j; _6 U# H4-7 作业节
9 j/ _3 i' e" a& z+ C4-8 作业节9 E( n1 u R9 k+ L5 }. Z8 Z2 g. V
: M4 v+ E6 E) B W: i第5章 机器学习其他常用技术
* Z- d$ Y$ g# z" j' J* I" T% P5-1 决策树（1） (13:22)7 a9 m5 _# ~, Z: a
5-2 决策树（2） (14:48)
" z8 c {; T) R+ y5-3 异常检测 (15:36)% w/ w" I" U$ T7 L, o
5-4 主成分分析 (17:18)& P& a1 }% i. `9 ^$ N# L) X
5-5 实战准备 (22:19)
2 P% g! Q+ a; M) v5-6 实战（1） (17:06)
) Z4 W& O+ y9 F: ? C7 B5-7 实战（2） (14:49), K$ F& ^ P. R/ A, M: L) L
5-8 实战（3） (23:32)
6 }# O1 W1 v R+ _9 {3 ^" B/ \5-9 作业节
7 L: j9 M" g) ~) E5-10 作业节$ F4 s1 G T% y. F& u3 G
' H' \0 w3 y( J1 }
第6章 模型评价与优化
; O( J) B5 B8 p6 Z' c' I6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
& @/ c d. z1 H; ~! ~/ ^6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)5 r" v) q1 |8 E; t( h7 u" Y
6-3 模型优化 (21:09)
" T# g! n+ i) |- H5 ]! Q P- |6-4 实战准备 (13:43). n6 I. h: ^3 p- r
6-5 实战（一） (24:53)
" O7 ~' u1 F5 _+ Z* ]0 M6 ^& O! e6-6 实战（二） (15:05)
9 C$ R5 P7 J! d' z3 Z1 ]! a6-7 实战（三） (24:20)( G6 x% j. u' T: ]
6-8 作业节
- e& }# t' L! ~8 o; c' V+ ^3 s1 ]' r9 V% E
第7章 深度学习之多层感知器
. g/ f/ c8 e* z U6 I2 e7-1 多层感知器(MLP) (18:18)! Y" J$ t5 e- u8 ]# z# B, T8 ~
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)' N7 ?5 x% X: Q
7-3 实战准备 (18:57)
( G; g7 V% P! |) @8 N2 V7-4 实战（一） (23:24)
$ I/ u2 e& ^3 H' S u7-5 实战（二） (18:46)+ F/ f h" h K& X0 N, Q+ o& |+ [
7-6 作业节
( G# b3 k, |% x. v7-7 作业节& R- }9 r5 a2 i1 f# t$ Q- T0 a
. {. [9 I2 M: |6 H2 Q- m4 T+ v. k2 e
第8章 深度学习之卷积神经网络: f% ]+ J2 p: n) A9 d: m8 ^/ g
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)- J" u, g3 `. W* t$ z
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)* h- B6 n4 L$ V4 A, p6 f
8-3 实战准备 (15:18)
$ P$ s. u; W: r3 V: N8-4 实战（一） (24:17)
* Q0 \6 M- C) a7 Q) u8-5 实战（二） (26:20)
+ N) I4 ~/ ?0 e; U6 m8-6 作业节. j0 q+ F5 |6 _; P7 z8 h" x
2 `; V. p* O. w8 z$ |
第9章 深度学习之循环神经网络8 I3 m: y+ W5 `) l) m- R- K
9-1 序列数据案例 (11:41)! o4 B+ W4 s! f0 k7 _6 P$ X" W
9-2 循环神经网络RNN (16:06)- [5 T' m" {. T3 W( L' Y
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
* ?5 a `5 E S) K; W( s9-4 实战准备 (15:25)1 f( L: n' ], P, x
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)) L; M4 V$ Z G. k$ g0 c
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
8 }$ U3 @5 `( _8 w, D- k- e8 _% \9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)( K" D; X) d' [- t: ?* d' h7 h* T
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)6 ` p) i9 k1 w: f6 K1 h$ U
9-9 作业节0 z; l5 Q1 M& K# ~; c: E2 f
9-10 作业节3 K$ F" q- c0 A5 s
$ _7 C6 d/ g1 n9 ]/ T, I; x
第10章 迁移混合模型5 R n: v4 y- C3 C' V& u2 V2 B- a7 n
10-1 迁移学习（一） (12:59)
; T$ k* F, q8 P0 [10-2 迁移学习（二） (08:48)
9 E2 w' d& t' R( N* |" P10-3 在线学习 (07:41)
( T8 v: w& a' Z: M10-4 混合模型1 (15:09)
. {# }2 x9 }" Q! q( n10-5 混合模型2 (13:25)
$ ^4 n& D" T$ n/ K5 w& W% [ V* a10-6 实战准备（一） (14:36)% }& b3 o3 t! d
10-7 实战准备（二） (14:05)
0 ?$ [. f0 w/ k* }0 ^( L9 X9 x10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
& y& _2 U, R B; e3 ~0 |% Q R( m10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
. {* }* d7 }1 [10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
& j" n; H! n4 J1 V10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10) W9 s# W' q, q4 s7 k/ v
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
. J$ A7 J. D) @, M' M; {/ S5 m4 c2 {6 v K+ C* s, U
第11章 课程总结& o9 ^( ^% F" ]9 s/ x9 ]3 K/ l
11-1 课程总结（一） (19:52)
; S+ o( K8 n$ W) }: }11-2 课程总结（二） (15:41)/ R; X0 X$ x% c+ s
11-3 课程总结（三） (23:16); N; L, n0 T# y* j/ c1 k1 t+ X
$ Y% ^9 A. V: d4 R; U. @
% n" O. z& n1 Z# E( C. n
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