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; ?, W& E+ h4 }2 H) p〖课程介绍〗/ ?8 @7 K% `. c; }/ w" e+ X
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。
" H3 C4 x# z4 W/ p5 J
6 Y) G ~+ t$ o$ l2 B2 V〖课程目录〗
2 Y! n# b8 e9 G! K" `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
1 F* Q/ n- D& P- S+ v1-1 课程导学 (19:43)试看+ {. S7 v8 p# r f: t- U$ g
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
0 q: o5 t6 `: q- j2 {' r ~; m1-3 人工智能介绍 (19:33): M9 R# b% H- H7 o
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)+ r8 h B* O7 I1 O, z& Q7 s a
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看& {1 i# ~+ T6 d0 ]% E& @- x
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
* o' Q0 c; \# o4 K E* P3 X) |2 w/ Y! R+ o& h' r
第2章 机器学习之线性回归
2 a) C9 [3 ^2 k% N2-1 机器学习介绍 (17:42)
. n) Z+ ]! i% z1 e2-2 线性回归 (25:47): I8 Q% x2 n/ M8 Y( y. K9 @
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
$ F* m: T3 T( f/ v; `5 j) C2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
% `7 n4 z S) c3 n' z2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
! w! R2 a1 R! c$ R6 u2-6 作业节
* o; g+ M/ \, `# P' [& G5 G
6 Q8 Z; Q* V( z" [2 D% n第3章 机器学习之逻辑回归+ L5 ]6 E( i; A
3-1 分类问题介绍 (16:40)- \1 s" Q$ i9 ?5 ^5 r! b t: S
3-2 逻辑回归（1） (14:54); x* i7 e/ A% `+ ]* q3 ?1 _$ t
3-3 逻辑回归（2） (14:30), w6 j2 d% ^8 ~7 ?6 J$ f/ n
3-4 实战准备 (13:31)
3 p* V7 | S- N) J) Z9 N; C6 e$ o$ l3-5 考试通过实战（一） (19:49)
1 S2 Z: v* _( c+ h% v- H3-6 考试通过实战（二） (16:01)
& q$ d* I: R2 ~8 M- |# b3-7 芯片检测实战 (16:30)$ a! e5 h$ }2 i; Y7 [( E7 H
3-8 作业节. Q! d8 |7 u* }1 J7 ~* m* D+ e" i
3-9 作业节( Z+ _4 L5 B5 I# R* t
* U# c& w3 J" i3 [( L$ Z9 V I( Z, m
第4章 机器学习之聚类
8 ]$ u3 b; Q" O) ^5 R4-1 无监督学习 (18:37) e8 ~. g1 r' j% z6 f/ ^
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
0 L; N/ Z' ^& N. _/ u; g4-3 实战准备 (09:19)
4 _4 z! `5 ]0 p2 d# [3 B% P: s4-4 Kmeans实战（1） (12:34)3 e. G8 w8 k. u. Y/ Q" C/ i& g
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
1 \: M7 o& C8 q" B$ l1 O' p: D4-6 KNN-Meanshift (16:51)0 l6 G) a$ M* n) j5 T
4-7 作业节7 R5 v& W2 z- o- J' E
4-8 作业节
% b' U! P, P# M. _5 k" h# i, m) n% V6 t$ h$ w
第5章 机器学习其他常用技术
& S; D3 l ?$ a6 P8 K5 f- S$ I2 o5-1 决策树（1） (13:22)0 K2 ~% `' @. i& f0 u
5-2 决策树（2） (14:48): ^, u$ F E2 c* T6 ?
5-3 异常检测 (15:36)2 D* _2 k/ I1 |
5-4 主成分分析 (17:18)- U0 {6 q2 S! V' l
5-5 实战准备 (22:19)
, ^( d6 u8 i, Z( \5-6 实战（1） (17:06)
; @( p8 H% x H' O5-7 实战（2） (14:49)( H( @0 w- b0 V- x& ^& h! q i
5-8 实战（3） (23:32)
1 b% f! ^# D: F8 a9 H5-9 作业节8 u( V5 K; `( j5 e' ]
5-10 作业节
8 u8 @( X# r5 @- t" P0 Z0 ?' l" g9 n: W# x' C
第6章 模型评价与优化* e: C/ |+ g: }) p5 H* L, f
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
+ i) w8 W X7 n2 r6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
& W+ p: q3 L. `+ |9 g4 e e$ ?( M6-3 模型优化 (21:09)
9 c9 x- N9 v+ o6-4 实战准备 (13:43)
: B! l3 `, \- f! l- Z. a( a6-5 实战（一） (24:53)
8 X! n$ h/ ]6 |- O' h: f& J6-6 实战（二） (15:05)+ A- X: w6 D$ Y* U! @
6-7 实战（三） (24:20) \) j1 m2 t. A3 u. f. \1 v
6-8 作业节/ U' O5 P' m# t
8 d' O3 \3 x" h- Y/ A
第7章 深度学习之多层感知器' y, G" L; M3 r# V' A- x& B
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
' P" s; z: N# l7 s! l7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
& W. S' Z) P; S: f! g3 U. u6 a- t7-3 实战准备 (18:57)- Q: @2 @2 a* ~3 n, y- j
7-4 实战（一） (23:24)& b' H! N: B5 F+ G# W' Y
7-5 实战（二） (18:46)
' Q3 a2 X2 b; ~1 k7-6 作业节5 d+ A- d* Q. y- {
7-7 作业节9 s$ o; g8 Q! O5 ~0 R% I
" b9 B3 K a7 v1 S第8章 深度学习之卷积神经网络
! M- r/ r6 k9 i! e) S8 d8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
2 e ?) @4 ?; z% V8 a8-2 卷积神经网络（二） (26:16)2 d3 o' X, m4 Z# x& E
8-3 实战准备 (15:18)
& K2 \9 {# f$ C/ v2 j8-4 实战（一） (24:17)& t8 k8 l6 B) O! G$ N
8-5 实战（二） (26:20)
# b% A, H; Y9 `8-6 作业节
1 z6 _! |. b$ [- ?6 H# Q" R9 p+ G6 z( a
第9章 深度学习之循环神经网络
- P+ u6 u. @: x& G8 Z9-1 序列数据案例 (11:41)* x& ?9 j* D" ?# t
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
9 F) g* o1 `& D9 u- k9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
' y# Q: V, n* D. o+ `$ u$ ]! r) P9-4 实战准备 (15:25)
- H1 {4 v* I% P/ f' Q9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)6 |+ }' `. j' s( k$ D0 @' w
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
$ W' J- p3 n7 p# T2 @8 B8 @9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)) U/ S; r8 q: `) `# \6 y
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00): E" G) Z' h I% \7 ^6 k
9-9 作业节
7 \ J5 i( d9 h& w. x' |9-10 作业节
K6 y4 ?) S% }+ b
2 n! {4 \5 @9 x' Y第10章 迁移混合模型
7 M# u2 L! M7 e10-1 迁移学习（一） (12:59)
. L( ^& c2 ]6 a5 v" a10-2 迁移学习（二） (08:48)
8 Y/ G1 d: s" w% d10-3 在线学习 (07:41)
2 H, }9 V! T' p9 g, @- |' t1 T10-4 混合模型1 (15:09)
+ F1 n0 {: U5 b3 J10-5 混合模型2 (13:25)
" j2 V3 `8 e9 }. S! {6 i10-6 实战准备（一） (14:36)! D- e- g7 k4 V7 [3 M
10-7 实战准备（二） (14:05)" I8 ~3 o& W! E5 `
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
* g" Y& a& L3 V. ]# q; `10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)+ `' p3 `; [" A/ L5 Y. v' G
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
) M# e' [& _+ T10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
8 r( U; a: N4 z# i3 N* U10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)1 ?3 A' B- T' `0 ]! u5 g
" v& E8 p9 a) {7 U
第11章 课程总结% `2 z1 }0 h) p* {6 d! W( [
11-1 课程总结（一） (19:52)) C, D" K. h F0 \; ~: r% B5 u9 M1 h
11-2 课程总结（二） (15:41)9 S2 C" I1 B; @( o
11-3 课程总结（三） (23:16)
4 Z. l/ }* |+ c ~/ w
6 v# M8 p1 z8 p+ Z7 h# I4 f( H& x4 f x2 m# Y4 Q8 x) n7 {
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