% M2 z0 g, e$ m1 ~- ` t8 D
; ^% l( S5 A( b8 ]4 j
〖课程介绍〗9 ]2 _, K- `: `) @% e( w
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。% Y2 f, R- {7 ^- |+ O% [5 |& C
& b- L" |% v/ H- R〖课程目录〗 @% j6 M0 @% e# a6 f
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
7 n( H7 _, p0 G2 j% w: V0 O7 d& _1-1 课程导学 (19:43)试看
+ {) c3 `+ x3 C) T8 q# o* |, _1 u1-2 内容快速概览 (21:48)试看
" D. S4 _1 ^1 H1 }9 h" P7 O6 Z7 m& T1-3 人工智能介绍 (19:33)
, U3 b2 e# F- s2 y; ~7 \1-4 环境及工具包介绍 (17:38)( i( I! l2 p" Z# [- w( k
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看- ^7 t+ q9 o/ `
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)4 e* n3 A4 j. d2 c
% O# X5 d3 \; X& | c, ?1 Z第2章 机器学习之线性回归
7 T$ F* ^6 m1 g6 k0 _4 a2-1 机器学习介绍 (17:42)
! g( H: L( @ I! e) _( ~2-2 线性回归 (25:47)
3 w1 m$ v1 `, }2 C6 V4 j) _2-3 线性回归实战准备 (13:34)" d- a+ g, F5 Y! ?8 F6 N
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)* R# P e3 L4 Z3 F
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
, c7 m7 B0 d H0 R* _1 u: l2-6 作业节5 N2 @, S. ]+ M4 K2 S' o: i
* L" v* L4 G9 ?; U8 f9 W
第3章 机器学习之逻辑回归2 j& l& p& W. v. A& n
3-1 分类问题介绍 (16:40)3 e/ R/ M: n+ r1 D1 S, n
3-2 逻辑回归（1） (14:54) {2 n, R0 A ^: ^: j( R
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
6 s+ d7 }2 H. M, {3-4 实战准备 (13:31)
2 J& u& c& E+ R |5 ^3-5 考试通过实战（一） (19:49)6 e9 v9 e' p7 W5 }
3-6 考试通过实战（二） (16:01); Z& {+ E7 W% X. }; o8 S
3-7 芯片检测实战 (16:30)7 a" r4 S$ A& g, [, l
3-8 作业节7 L0 e1 r0 A4 j) b' C: b
3-9 作业节& I6 `* R/ H. h- ~$ x% Y1 T
- }4 Q3 t9 s$ M0 b
第4章 机器学习之聚类/ A* x. G6 Q; q' S; m
4-1 无监督学习 (18:37)
/ U u6 R f6 @4 o( M2 ?4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
& U1 X# ]( D) D9 V3 l4-3 实战准备 (09:19)
" a- j# u" q W' x4-4 Kmeans实战（1） (12:34) }, w/ j7 X _+ g ^
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)4 s3 O& q$ N* m
4-6 KNN-Meanshift (16:51)8 H, i( R! E, I7 Q/ o' d
4-7 作业节. F4 |8 N/ N5 x6 J. ^8 B
4-8 作业节) f! t* _4 x2 T. t" J, d
' |. ]3 Q2 u; {6 q* [" q第5章 机器学习其他常用技术
: v& `) y) W, J5-1 决策树（1） (13:22)
& u7 p- |$ T$ J5-2 决策树（2） (14:48)3 [1 Y6 q$ _+ n8 a M+ O
5-3 异常检测 (15:36)8 s% [! S. T% Q0 [4 G
5-4 主成分分析 (17:18)
! A( V. d" W" w3 t5-5 实战准备 (22:19)
' W! H+ b* m5 j3 F5 A# {: B! w) \$ a5-6 实战（1） (17:06)+ y5 \: I, i( C3 W9 z; V2 U
5-7 实战（2） (14:49)
/ z! r# Q; l" s. g5-8 实战（3） (23:32)
9 \8 t' r+ T m; X% K' ^( f* I) o5-9 作业节
% L/ t5 O5 f. w) c0 A# b7 y5-10 作业节
: G, T$ G& [6 G
7 e$ d- A* s8 r6 B第6章 模型评价与优化- i* N7 ?0 y0 _
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37), }; m+ F$ F' K( [! ^) Y( I4 ^
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)+ O0 ? I, _* y( k& P5 R
6-3 模型优化 (21:09)
/ b' W) Y) G0 i2 l3 |! s6-4 实战准备 (13:43)
' i' r% ]+ |1 k! B% E! ? R( l9 h6-5 实战（一） (24:53)5 k( a5 H+ r' u2 n! u
6-6 实战（二） (15:05)
2 e0 Q$ {2 s8 E# S( v5 p; }6-7 实战（三） (24:20)* _& v* Y$ H7 C0 L
6-8 作业节( ^! e! n T+ @# D5 J5 M+ z% d6 {! t
% f% R/ `: w; }( c" R
第7章 深度学习之多层感知器& Q8 \2 L- H( Z* c, x
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
7 }* u% S) }' {9 T. M2 ~ z0 \7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)9 D) E v+ J( A$ M
7-3 实战准备 (18:57)
2 r9 P4 i6 q) J1 g4 O7-4 实战（一） (23:24)3 A- ~: g' z6 C+ ~
7-5 实战（二） (18:46)
$ V. t) u. H: b* \, q7-6 作业节
( k: {* _% P7 k X4 [7-7 作业节
! l- y& J' ~% A$ ]% C
3 ~5 |9 h2 s6 w& w1 f+ ^2 z b第8章 深度学习之卷积神经网络8 k9 e7 S1 U" j: G- F9 X
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)- d+ ?* @: a: L# S. y% U8 g& i' @
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
4 F+ V4 {" S* ~8-3 实战准备 (15:18)
) x( S a) M9 c! r0 r+ D, @8-4 实战（一） (24:17)" k0 P+ @( g7 c
8-5 实战（二） (26:20), N% k; j2 Y0 o' f* [; c; {& ~- x A2 T
8-6 作业节
) x- `" Y* K' G% F( W* W+ V" W4 f; I
第9章 深度学习之循环神经网络) F$ |) U$ I7 c/ S
9-1 序列数据案例 (11:41)
$ R6 ~$ c& z: d4 z. F9-2 循环神经网络RNN (16:06)
: ~. ?! e# G* ]" y2 o. |9 V. P9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)) {5 m, w9 ], q& T8 J( s' [
9-4 实战准备 (15:25)
r3 }7 w: S' V- s9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49); F$ E: i6 T9 J, `
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
# K4 @, W8 H$ H9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)! {) x: M4 s' u9 @3 U- M
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)8 P4 ]0 c9 |8 y8 L. {2 i
9-9 作业节, C/ L; Y! S h ^# B: D
9-10 作业节
: E3 {9 Q/ v7 }, m5 N! Y. X- b# |) }# H. X( K
第10章 迁移混合模型
( i& H4 A1 i0 S10-1 迁移学习（一） (12:59)% @/ Y$ y( n* n+ [" w
10-2 迁移学习（二） (08:48)
& F; K4 `% s7 \( s7 U9 a10-3 在线学习 (07:41)/ g+ Q/ ?% Y: i# J- o
10-4 混合模型1 (15:09)% E; h2 D( _) R
10-5 混合模型2 (13:25)
4 p( J# L, {9 F/ k, }9 a: ~10-6 实战准备（一） (14:36)! q8 m2 W1 x, X0 W; F }
10-7 实战准备（二） (14:05)
$ k+ o" m. M/ f& y. j- ]10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)8 m6 [8 z3 @7 a" I4 ^
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
2 ?# l* [/ q: k1 i2 w5 I10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
4 r2 m4 M: y0 k! L5 t10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
( y, `" T$ z7 z- |6 Z# ]1 L10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
: o& m6 J4 Q% p. g2 d8 L# J( j3 l; U- d
第11章 课程总结
' i1 g% o8 @ S v/ s n1 L11-1 课程总结（一） (19:52)
; O- o/ F) F* N; H& |! n% E! z11-2 课程总结（二） (15:41)+ y& }! e) j8 N8 V/ ^
11-3 课程总结（三） (23:16)
0 G$ H( ?0 ]1 k+ L) {# Z |+ ]" O1 A3 v4 i
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