3 W( b" o: E' h! V! Y6 U% y) f ?6 s, N B$ y) f
〖课程介绍〗
6 g! j+ J! m' }; x5 s! e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。" n3 K! n) ~( M$ A5 A
7 `7 @% d% E4 b0 r8 X! ~
〖课程目录〗
1 r1 s( P) k6 V0 |7 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3 n6 Y* I0 p* F2 B% [: z; N5 s/ R
1-1 课程导学 (19:43)试看
1 z2 ?! V" m% L1-2 内容快速概览 (21:48)试看5 T* \% b/ ]! v( A4 N) _+ N
1-3 人工智能介绍 (19:33)
( R' `: s4 f5 r" V% l8 Q+ L1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
& c# Z: _( o; T0 p$ r; n5 g% z1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看/ ~, `4 N! E5 w2 {# j# ], T
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
! s7 `2 k, s6 A5 Y! q. u5 u5 D
. L$ P2 S6 ~, [( z5 b第2章 机器学习之线性回归
2 x6 r1 U+ a' |9 u0 K, j' w2-1 机器学习介绍 (17:42)
' ^+ G! J# A" o* q2-2 线性回归 (25:47)
# a- E5 i/ B* ] X4 b+ \2-3 线性回归实战准备 (13:34)5 I- x# _5 C7 ?% ^ l
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
$ p. {* x" R2 m2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
/ i) G$ E& I& c# e% s- Q2-6 作业节& m E- |( {5 M
$ q) e# ^, y, G' j( g0 x* {第3章 机器学习之逻辑回归! e' q: z2 x( h
3-1 分类问题介绍 (16:40)
5 W( P! }/ z; [: V! G5 C3-2 逻辑回归（1） (14:54)
% b( U" u+ S7 v* o$ S2 o1 b3-3 逻辑回归（2） (14:30)
! {" ?$ e+ d: F( ^ Q3-4 实战准备 (13:31)- P. F% r9 }4 P( S" ^
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
9 a* O+ ~0 Y, q; S* ^3-6 考试通过实战（二） (16:01)
0 h. d5 [! E2 R# Z$ a) ]7 a' X+ J0 K3-7 芯片检测实战 (16:30)
) P" d2 f7 t# `( {6 Y3 r3-8 作业节6 ~! W O/ [) h X
3-9 作业节9 E+ i; R/ s" q8 }& z( Z: T
- G/ i( j% P, R* ]* T& E0 c" S; H第4章 机器学习之聚类0 z& a$ e+ v4 x, ~% r& a5 o! l5 R
4-1 无监督学习 (18:37), h' ]) t' h! D$ a& y
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)/ @5 @; N/ F: I4 ~/ N+ Y
4-3 实战准备 (09:19)
/ A0 s3 V' [+ y7 Q$ l; A: V4-4 Kmeans实战（1） (12:34)5 K' l; }# F6 N# R# g Y% R- k) G
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
- W: U# c F+ l/ Y( s' ]4-6 KNN-Meanshift (16:51)
+ a1 e2 |4 ?$ S( ]- r& a8 z4-7 作业节
. L! e" W; }- J; D: G4-8 作业节
6 B! \, `/ a6 X9 W( j4 z! [3 B" Y1 P+ b! c
第5章 机器学习其他常用技术
% q7 {0 r6 A9 I5-1 决策树（1） (13:22)
. `$ G3 Q5 L; y0 [" {6 D5-2 决策树（2） (14:48)* g8 f, ]: S: _: A l- X1 w* a
5-3 异常检测 (15:36)+ C& X* g7 Z- p* M ] z
5-4 主成分分析 (17:18)
2 d# ^% d) q, b# F! P5 W5-5 实战准备 (22:19)# z, p x) Z9 o9 R, b
5-6 实战（1） (17:06)
/ X* S! M& T5 @9 e" }3 O) a; U0 C! d5-7 实战（2） (14:49)% {" `6 i) W4 o
5-8 实战（3） (23:32)' o, e3 |+ N+ |0 ]
5-9 作业节2 A' E# p- f$ \) W* V
5-10 作业节
1 A8 j& r( o: f, N* V1 o! N
& R4 y- ] j8 H: l& r+ z" B第6章 模型评价与优化 W* M9 h |3 x5 o! U
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
1 H8 F+ q, B5 q9 \( q& y9 C# @1 c6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)) G, \# p+ m$ c2 E4 m. S; c0 y
6-3 模型优化 (21:09)
# d$ G( T6 Q+ d" v. z& F7 O3 A6-4 实战准备 (13:43)- j4 b$ j% _9 q
6-5 实战（一） (24:53). K' u, ^ `; l! N
6-6 实战（二） (15:05)
+ |5 i9 G8 f; [' { J d1 p6-7 实战（三） (24:20)
7 [- f1 a* i1 y2 G6-8 作业节: }' X$ j! g9 d$ j* K' }
* c* n* B. Q: H$ N& _/ n# @第7章 深度学习之多层感知器
) H9 P1 d3 Q8 F' b; u9 _7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
8 A# s' q8 y* C: n1 t4 x7 y7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
3 S& c' G* H/ q# x0 f8 z7-3 实战准备 (18:57)6 q$ F, Z* Y0 ?1 J' h- {" P
7-4 实战（一） (23:24)0 G9 V6 D; \# X% Z$ X8 Z- O4 `
7-5 实战（二） (18:46)
d7 A+ F4 ^7 J/ [' C2 g7-6 作业节
/ @( h `/ D8 J V! _9 ^0 n, f3 i7-7 作业节
8 K1 ~5 V! G% V& a' f2 ~9 I
) ]9 }4 @! q1 x; k/ f第8章 深度学习之卷积神经网络
7 Y: P4 g+ o* ~0 p8-1 卷积神经网络（一） (30:03)( \- R. Q3 O k& Q" _" w: g
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
; n3 h4 N/ t2 E: n( X( M) m$ q8-3 实战准备 (15:18)
, W. F% z" v `8 i; X# M2 `; `8-4 实战（一） (24:17)
+ ]1 w, w3 p9 M. W9 p3 K9 T8-5 实战（二） (26:20)
+ N$ U# e5 M" S( c1 _8-6 作业节
; H @$ b# ^- x' d9 f8 k J- I
& w% l: ^( [1 ]& x; ^% G: K第9章 深度学习之循环神经网络+ A: t% n* |! O3 K8 `/ O) G! ]
9-1 序列数据案例 (11:41)
6 `0 ~$ A; c+ P' [: Y9 ~9-2 循环神经网络RNN (16:06)
4 X4 @2 D1 |: N9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
7 x- o+ U% n+ D- a+ T+ G4 y% b1 j+ I4 n9-4 实战准备 (15:25)6 P( Y `5 x5 W6 x4 x( L4 ^
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
! S6 T; g, t7 g- ?6 Z- J$ n9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
# V( t% [) I$ L. Y: J- i9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
' S3 T& ~" {8 s) L: Y) x# e7 p9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
9 o* I2 N! S; Y, }+ o8 T9-9 作业节& b$ \. s. `! K, r8 @
9-10 作业节
6 p% E: K! @6 R% f. m% Y8 S; ^* S: t* r; r" g, f8 I
第10章 迁移混合模型4 G2 `, I" F# S3 G3 d
10-1 迁移学习（一） (12:59)
6 l$ z$ i% R0 c9 o7 s10-2 迁移学习（二） (08:48)
! |( T% K+ {2 v' n: w' Y. T$ R3 u+ F10-3 在线学习 (07:41), a! a+ R' d3 y9 I6 u9 d! N
10-4 混合模型1 (15:09)5 |# p4 G% ~ z; F
10-5 混合模型2 (13:25)8 z' Z {; x y, Z3 I
10-6 实战准备（一） (14:36)
; F0 O; |; q d' g10-7 实战准备（二） (14:05)/ v2 C0 S9 b( B& c0 S* G; L% {' l
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)8 G) n' s. N& M6 Y/ N1 D" y9 O* O
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)% G" N) L' N* A5 |
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
- P, W u& @& W+ O10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)! U, m. E9 [9 V, a% z4 i
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)4 g; U0 J( S$ i' k6 I
( y8 o- }; _8 o5 n: d
第11章 课程总结
; U) q9 _. }% y9 D11-1 课程总结（一） (19:52): |1 ] o1 h; v: W2 y
11-2 课程总结（二） (15:41)
8 F. V3 E8 @) g# Z) y11-3 课程总结（三） (23:16)
' l, T% F" O' e. U$ `% t+ g
% P' K6 `- j) U$ e" W3 u( r$ L: n6 s) [2 f( e: g' I" l, [
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