- z0 J/ B1 R7 d; _$ `2 E$ G' X, `9 b2 y' y& D6 W! O
〖课程介绍〗
1 j; |& Q1 \% t5 y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。
' B2 m7 H, t: o3 k V! Q$ P6 O7 V% V
〖课程目录〗: j( L9 X2 A; i @- ?
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
4 }& V5 T- i+ J6 g/ [6 q. b1-1 课程导学 (19:43)试看- `" A. G. O- ^* L2 G
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
) F. D9 h7 a8 X* A- d1-3 人工智能介绍 (19:33)' z' ] K1 ^$ H* s+ ?
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
, H9 R- J8 U) X7 k7 C# b1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
! t3 w8 U8 A6 b- m1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)" g4 E6 e4 ]7 d9 ]* t4 `
+ N4 _3 i* W# \+ M6 w第2章 机器学习之线性回归
% a5 \. H. N& W! E7 \" m2-1 机器学习介绍 (17:42)
( t4 Z- K; S8 z" _' n# N2-2 线性回归 (25:47)
1 v, b4 g' l, h# H' Q) e8 ?" F2-3 线性回归实战准备 (13:34)
$ w, o6 v: f B6 B( {$ A0 N% P0 ^2-4 单因子线性回归实战 (17:18)- q8 T' s5 ` I7 @# s
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
2 x' |. O$ t3 {9 J: a( \8 D2-6 作业节+ @( b+ A2 M) m6 \" t i
' s- I0 \- _2 a4 l1 T* n. \第3章 机器学习之逻辑回归
* G2 f/ _% L7 R9 d4 ^5 u: c0 S- c0 J3-1 分类问题介绍 (16:40)8 K# r2 g* W+ Y+ z3 y* t+ m1 `
3-2 逻辑回归（1） (14:54)' k+ s0 ]: S) f# W: G4 U) ~2 @. [
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
7 x: x9 W- u% Z9 _; V3-4 实战准备 (13:31)
, G0 a3 \6 [8 V k3-5 考试通过实战（一） (19:49)
, O$ V; |# z% I3-6 考试通过实战（二） (16:01)' i8 W6 k% A; c; \ P4 a
3-7 芯片检测实战 (16:30)
0 u I( i5 z$ ]8 V7 o* f3-8 作业节
' B' O3 U0 |+ ?& w3-9 作业节
n6 z3 ?9 f( L. ] ^+ Y0 E! m# ]" F% q2 |' [7 ?
第4章 机器学习之聚类
4 r& z2 [. l- _4 h- v. u6 o. G4-1 无监督学习 (18:37)
1 }3 J ?4 d* b: C. l& ~ v; H/ v4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
) L& N: V- ^" g/ }4-3 实战准备 (09:19)
1 j, X) B( D' v! w4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
, y# q1 O7 |/ R$ d' ?4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
U, \/ q5 R5 M; }+ ? U4-6 KNN-Meanshift (16:51)
- T3 L1 k2 \; i2 w4-7 作业节) K; {9 N4 D0 H7 ^5 R
4-8 作业节
3 s8 u" S4 u0 c" Z) s L0 E7 X* W
第5章 机器学习其他常用技术5 ~- k5 N% K& ]8 p9 ]
5-1 决策树（1） (13:22). c/ S4 F6 B9 F7 |6 a# w$ \
5-2 决策树（2） (14:48)
8 }& A; \( R; b, O4 L7 j5-3 异常检测 (15:36)6 D8 \+ Q0 p1 `" {) F/ Y, b0 U
5-4 主成分分析 (17:18)* c, J7 \$ m! g, O' b# q! y* m. r
5-5 实战准备 (22:19)
9 }' R8 ~8 H3 D5-6 实战（1） (17:06)
4 V/ F3 p# M$ L8 n9 h- U: p" u5 l5-7 实战（2） (14:49)
5 f5 ?/ |3 c$ B2 r; w6 F5-8 实战（3） (23:32). ?( `8 d; }4 W- L" _# L) G
5-9 作业节
2 K/ M: t5 `5 S# C: E5-10 作业节
% d! p- S, E# c1 y. T# h
# @. \4 `4 U; N' B* l第6章 模型评价与优化2 c/ z/ c' g2 h( b* ?% ^4 ^& U
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37): }7 F# H' [( x# c2 O5 @8 J. f
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)) K( ^2 X; ]! D
6-3 模型优化 (21:09)+ u$ i. D) Y$ u1 `& v; _, { q, S: c
6-4 实战准备 (13:43)
: N e) r9 n2 q# Q) g# @6-5 实战（一） (24:53)! J, }$ F! q2 g% e
6-6 实战（二） (15:05)( O; [- b8 z/ W4 s' z& }( P
6-7 实战（三） (24:20)( N- M+ ~* L/ e5 I# S* Q
6-8 作业节
$ r7 q% H4 G3 i- e8 q, ?' b! T1 l% Y
5 t- |9 W; A! \第7章 深度学习之多层感知器
W' o4 K/ j! X4 i7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
' o" G# {9 h* `3 n( Z7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)7 l( x$ c4 e5 P8 i
7-3 实战准备 (18:57)
' Z% Q) [" j% v# @- B- X, J4 ?7-4 实战（一） (23:24)
' G T$ C& [. k) f) g; M7-5 实战（二） (18:46): O! e. J4 {* v. y1 _) [' ?
7-6 作业节" j% F3 p }: P* }& l! M! Q
7-7 作业节
) z/ L( C- N, E
" h* O3 `0 d2 C% ^. H第8章 深度学习之卷积神经网络9 ^( U$ c' S1 U
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
: p4 P2 l6 G+ n( K8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
9 z* h5 K; x" N6 n8-3 实战准备 (15:18)
0 h2 A% v( u. U& V8-4 实战（一） (24:17)
1 f# j- R0 k9 e" x8-5 实战（二） (26:20)5 F1 u1 M) H `1 c3 U* o; ^
8-6 作业节1 b$ w. s+ b( o5 C
" s+ j3 I+ g. F9 o9 l. R& }
第9章 深度学习之循环神经网络
# j; } m1 S2 L6 I8 B" G9-1 序列数据案例 (11:41)
7 ]' I/ q" Z3 |+ p/ Y9-2 循环神经网络RNN (16:06)* K. q4 K: f' g! k U' H! F( m+ q
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)4 f* g3 r/ O7 O
9-4 实战准备 (15:25)2 P9 f5 ]! I) O3 J8 d
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)2 S% ?4 \ Z. ?, S& B: K* Y
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
5 _' |! G; H7 v' |5 b9 S8 o5 i9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
k8 ^1 Z0 n8 K; v& H/ |9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)5 d0 k X$ t+ ~3 c9 r! j
9-9 作业节
9 o- @, g9 f2 _& L6 c: h9-10 作业节3 j N8 U+ V+ e2 ^9 ^: {( _) v
2 T* H. ^% W& E7 G
第10章 迁移混合模型' ]) [: F* G0 `6 {
10-1 迁移学习（一） (12:59)
/ y% j" A- P, W* ?% V) U" v10-2 迁移学习（二） (08:48)
5 S8 k5 L$ R) L; R8 _10-3 在线学习 (07:41): X1 b6 M7 m, m# M& S2 a
10-4 混合模型1 (15:09); U5 C) }- `! s
10-5 混合模型2 (13:25)7 ^: p( X' E1 |- l0 `, |, c& c" {
10-6 实战准备（一） (14:36)
$ K6 A1 Y1 I" R- x10-7 实战准备（二） (14:05)
$ v5 `. t, O3 a10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05): W' Z; f% J& M$ i# L
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)6 _ v, ?- k2 U" i/ b8 w
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)7 K9 D( A. \; s2 e, D$ Z( f0 B& ]
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
1 P6 H7 J/ }* I( @10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
9 X( @2 ~5 L4 a/ S& J1 V6 c6 R0 `9 m1 r* R }# q& r. j; f
第11章 课程总结- M3 Y) z- A/ `. a4 `
11-1 课程总结（一） (19:52)- s- L# J' w# i- H+ p- ^
11-2 课程总结（二） (15:41)
8 y9 M, P7 b2 d$ }8 x11-3 课程总结（三） (23:16)! K6 g1 g" c. n n; M9 X. }7 h
$ @- c9 b( n* U' n3 m
/ T+ k9 U: @+ |% Y% T* {# ~〖下载地址〗* z* L. u% M/ j4 ]4 D
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